从表tb_product_info中筛选tag为零食的商品id形成表t1 从表tb_order_overall中筛选满足距离最大日期90天内并且status=1的商品订单形成表t3  select order_id, uid from tb_order_overall where `status`=1 and datediff((select max(event_time) from tb_order_overall), event_time)<90   依次使用left join 连接表t1、t2（tb_order_detail）、t3， 连接条件分别为：  t1.product_id...

利用union在tb_user_log表中，去重找到每天活跃的用户，形成t1表。注：由于in_time与out_time隔天算两天 利用窗口函数over()在表t1找到每个用户第一次登录的时间first_time， 形成表t2 利用聚合函数group by 对dt聚合，利用count(*)找到每天活跃人数,通过if(dt=first_time, 1, 0)是否为第一次登录，计算日活率uv_new_ratio。  select dt, count(*) dau, round(sum(if(dt=first_time, 1, 0)) / count(*), 2) uv_new_ratio from...

查找每个用户最早登录时间first_time以及最晚登录时间recent_time，利用窗口函数找出所有用户中最晚的登陆时间today，形成表t1 对t1表中用户进行分级，为减少判断次数，可以先判断新晋用户再判断忠实用户，形成表t2 对t2表中的各等级用户，利用聚合函数和窗口函数统计得到ratio  select user_grade, round(count(*) / sum(count(*)) over(), 2) ratio from (select case when datediff(today, first_time) between 0 and 6 then '新晋用户' whe...

# # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param input int整型一维数组 # @param k int整型 # @return int整型一维数组 # class Solution: def GetLeastNumbers_Solution(self , input: List[int], k: int) -> List[int]: # write code here def quickSort(aList, first, last): if first < last: key = first left = firs...

问题拆分 1.找到各类试卷tag在2020年与2021年上半年的完成次数    试卷完成信息出现在exam_record表中，试卷类别出现在examination_info中，因此通过right join或者left join两表形成表t1；    .... exam_record t1 right join examination_info t2 on t1.exam_id = t2.exam_id ....     由于需要2020年与2021年上半年的数据，在连接表时，使用where筛选submit_time；    .... where year(submit_time) in (20...

1.无重复数组，当数组中不缺少任何元素时，数组中最大的正整数max_num<=len(nums)； 2.从1遍历查找，返回不在哈希表的第一个正整数； 3.考虑极限情况：nums=[1,2...,max_num],最小正整数即为max_num+1,因此遍历到len(nums)+1(包含)。nums=[],最小整数为1，因此从1开始遍历 # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param nums int整型一维数组 # @return int整型 # class Solution: def minNumberDisappeared(sel...