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    Leetcode-sql-seven

    答案 基础 上面数据能够保证订单数最多的顾客恰好只有一位，用group by进行分组，再用count(*)降序排列取出第一行数据即可。...limit 1 -- 选择第一行数据，即为最多的 进阶 如果最多的人数不止一个，再算出最高的订单数之后，需要找出与最高订单数相等的行 select customer_number from orders...，2位小数表示，通过率=接受好友申请的数目/申请总数 ?...通过上面的表格可以观察得到：3号用户有3个好友，即1,2,4所得到的结果 注意 只有一位用户好友数量最多，即结果中只有一个用户 每次好友请求只会接受一次，不会出现重复值 答案 通过union all将字段...request_id和accepted_id拼接起来，当做是id字段 再统计id字段的个数，根据其分组显示 选择出limit 1的数据 select t.id, count(t.id) as num from

    45220

    SQL函数 $JUSTIFY

    SQL函数 $JUSTIFY 在指定宽度内右对齐值的函数，可以选择舍入到指定的小数位数。...大纲 $JUSTIFY(expression,width[,decimal]) 参数 expression - 要右对齐的值。它可以是数字值、字符串文字或解析为数字或字符串的表达式。...描述 $JUSTIFY返回在指定宽度内右对齐的表达式指定的值。可以包括小数参数以在宽度内小数对齐数字。 $JUSTUST(expression,width)：双参数语法在宽度内右对齐表达式。...当decimal大于表达式中的小数位数时，$JUSTIFY的零位数。 $JUSTIFY也右对齐数字，使DecimalSeparator字符在一列数字中对齐。...ROUND也舍入指定数目的小数位数，但它的返回值总是规范化的，并删除后面的零。 例如，ROUND(10.004,2)返回10，而不是10.00。

    1.3K20

    数据仓库开发 SQL 使用技巧总结

    如果有匹配行，则子查询返回一个使外部查询包含 scores 表中的当前行的子查询。 ...，截止到本行数据，统计数据是多少（最大值、最小值等） 同时可以看出每一行数据，对整体统计数据的影响 场景 计算几天内平均数目，累计值，... demo 计算三天内平均金额 with test_tb (t...group by 分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别。...； 比如旧的数据表运算得到了每月活跃用户数目，新的表需要每月各种使用频度的用户数目(低，中，高频)，那么他们势必要有一个 总数 = 低频 + 中频 + 高频 数目这样的关系，可以通过以前的运算总数逻辑再次分组计算...首先使用 timeline 分组, 使用窗口函数, 计算每个时间分组内的一个增量数目 -- 2. 获取每个时间分组的数目的最大值, 也就是该时间段产生的一个数目 -- 3.

    3.2K30

    MySQL 系列教程之（七）DQL：从 select 开始丨【绽放吧！数据库】

    对于简单的WHERE子句，使用NOT确实没有什么优势。 但在更复杂的子句中，NOT是非常有用的。 例如，在与IN操作符联合使用时，NOT使找出与条件列表不匹配的行非常简单。...用简单的比较操作符肯定不行，必须使用通配符。 为在搜索子句中使用通配符，必须使用LIKE操作符。 LIKE指示MySQL，后跟的搜索模式利用通配符匹配而不是直接相等匹配进行比较。...使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成 确定表中行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）。 获得表中行组的和。...因此，返回实际表数据是对时间和处理资源的一种浪费 函数 说明 COUNT() 返回某列的行数 MAX() 返回某列的最大值 MIN() 返回某列的最小值 SUM()...返回某列值之和 AVG() 返回某列的平均值 注意 在使用count时,如果指定列名，则指定列的值为空的行被忽略，但如果COUNT()函数中用的是星号（*），则不忽略 数据分组 GROUP BY

    3.6K43

    FFmpeg libswscale源码分析1-API介绍

    例如对于 yuv420p(位深是8)格式而言，每一个 Y 样本、U 样本和 V 样本都是 8 位的宽度，只不过在水平方向和垂直方向，U 样本数目和 V 样本数目都只有 Y 样本数目的一半。...rgb24 格式一个 plane 有 R、G、B 三个分量)，单位本位宽度指某分量的一个样本在考虑对齐后在内存中占用的实际位数(例如位深 8 占 8 位宽，位深 10 实际占 16 位宽，对齐值与平台相关...U 分量和 V 分量垂直采样因子也是 2，因此 U 分量和 V 分量的行数少了，只有图像高度的一半，但垂直方向的采样率并不影响一个 plane 的 stride 值，因为 stride 的定义决定了其值只取决于水平方向的采样率...有 1280 个 Y 样本，占用 1280 个字节，stride 值是 1280；在 U plane 的一行数据中，有 640 个 U 样本，占用 640 个字节，stride 值是 640；在 V plane...的一行数据中，有 640 个样本，占用 640 个字节，stride 值是 640。

    62120

    LeetCode：相交链表_160

    思路 这题的解法有些独特，可能是我太久没接触几何相关的问题了，要是放在初中，应该还是能想出来。 两个链表都需要遍历，很容易想到双指针。先考虑简单情况，假如两个链表长度相等。...双指针同时往前走，每走一步判断下是否相等。 假如链表长度不等，双指针同时往前走就不行了，即使调整速度也不好使。我们的目的是判断两个指针是否相等，链表相交部分长度是相等的，如果末端能对齐就好了。...一长一短如何才能对齐呢？答案是再搞个一短一长拼起来。 问题 给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点，返回 null 。...= 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,0,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3 输出：Intersected at '8' 解释：相交节点的值为...提示： listA 中节点数目为 m listB 中节点数目为 n 0 <= m, n <= 3 * 104 1 <= Node.val <= 105 0 <= skipA <= m 0 <= skipB

    27810

    MySQL优化以及索引的使用

    加快数据的检索速度 通过创建唯一性索引,保证数据库每一行数据的唯一性 加速表和表之间的连接 在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。...注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。...该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时， 它允许对数据的快速访问 从物理存储角度，索引分为聚集索引和非聚集索引 聚集索引:表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。...(很简单：索引命中只能是相等的情况，不能是范围匹配,在第三个c中,是大于,执行万第三个,无法,命中) 索引的使用 为经常需要排序、分组操作的字段建立索引 经常需要ORDER BY、GROUP BY...，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，个人认为尽量不要选用状态\状态字段为索引 尽量使用数据量少的索引 如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。

    86142

    【陆勤笔记】《深入浅出统计学》1信息图形化：第一印象

    当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视化哪种方式，需要我们思考和践行，并且还要考虑受众的感觉和希望给予受众什么。...统计是这样一种思想，他们通过某种有意义的方式对原始事实和数字进行提炼，使得仅仅通过观察原始数据无法立即水落石出的一些理念得以昭示。简而言之，统计让我们认识数据背后的有价值的东西。...条形图中的每一个长方形代表一个特定的类，长方形的长度代表某种数值。长方形越长，数值越大。所以长方形的宽度相等。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形，它看起来像条形图，但每条长方形的高度是频数密度，而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图，表示累计频数的一种图表。...对于各种数据结果，如何进行数据可视化？

    78170

    【陆勤笔记】《深入浅出统计学》1信息图形化：第一印象

    当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视化哪种方式，需要我们思考和践行，并且还要考虑受众的感觉和希望给予受众什么。...统计是这样一种思想，他们通过某种有意义的方式对原始事实和数字进行提炼，使得仅仅通过观察原始数据无法立即水落石出的一些理念得以昭示。简而言之，统计让我们认识数据背后的有价值的东西。...条形图中的每一个长方形代表一个特定的类，长方形的长度代表某种数值。长方形越长，数值越大。所以长方形的宽度相等。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形，它看起来像条形图，但每条长方形的高度是频数密度，而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图，表示累计频数的一种图表。...对于各种数据结果，如何进行数据可视化？ 一方面取决于我们数据结果的特性，是类别数据结果，还是数值型结果； 另一方面取决于我们希望向用户传达什么信息，记住：向用户最直观地传达最重要和价值的信息。

    1K70

    SQL中Group By的使用，以及一些特殊使用方法

    ，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。...“多列分组”实际上就是就是按照多列（类别+摘要）合并后的值进行分组，示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。...，常见的聚合函数如下表： 函数 作用 支持性 sum(列名) 求和 max(列名) 最大值 min(列名) 最小值 avg(列名) 平均值 first(列名) 第一条记录 仅Access支持 last...by 类别; 示例6：求各组记录数目 select 类别, count(*) AS 记录数 from A group by 类别; 示例7：求各组记录数目 8、Having与Where的区别 where...compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据（如例10中max、min和avg），返回结果由select列表和compute统计结果组成。

    2.7K20

    SQL进阶-5-感受having的力量

    ' 查询结果中出现了一行，说明存在缺失值；若一行都没有，则统计的总行数刚好是最大的seq值 ?...by income having count(*) >= (select max(cnt) from(select count(*) as cnt -- 分组后的最大值...关于count count(*)：可以查询NULL的情况，查询的是所有行的数目 count(列名)：和其他的聚合函数相同，需要先排除NULL的情况 需求 找出哪些学院的学生全部提交了？？？...解决 如果两个count方式的值相等，说明该列没有缺失值 select dpt from Studuents group by dpt having count(*) = count(sbmt_date...); -- 如果两个count方式的值相等，说明该列没有缺失值 使用case解决：case表达式相当于是进行判断的函数，用来判断各个元素是否满足了某个条件的集合 select dpt from Students

    2.9K10

    UI设计师急需掌握的平面设计基础

    图片部分上方酒店评价、信息地址和电话操作按钮剧中对齐，酒店名成为了一个小标题。做适当调整后（右图），使得正文通知、价格和时间字段分组明确。...电话按钮同酒店信息组对齐，使得图片区域的文字和操作信息更为整体。 b. 居中对齐or左对齐 信息分组后，居中排列每组信息的小标题，模块感增强，使得阅读标题和每个组信息中产生视线的跳跃。...标题和发布时间也是通过设计软件的居中对齐功能快速对齐，具有平面设计意识的排版不仅是设计软件中的文本框绝对居中对齐，需要对信息分组与主次深入思考，避免机械的均分对齐。...大图＋1的情况下，定义1条小图的上下间距相等等于一个单位，而不是单个模块中小图距离上方的1/2单位，在＋n小图的时候使得两个小图之间的间距相加后等于一个单位（见下图）。...小结 提升平面设计基础能力，在生活中有意识的观察设计、思考分析、养成视觉洁癖。

    85830

    iOS多边形马赛克的实现（上）

    此方法将影像特定区域的色阶细节劣化并造成色块打乱的效果，其目的是为了使另一个人无法辨认，同时用在影像处理时有时也称为码赛克、打码（由单纯音译加入了密码的涵义）。 天天P图里也有马赛克技术的应用。...转换部分代码如下 拿到图像的原始rgb数据之后我们进行第一步图片预处理，主要是根据原图生成一张大小相等的马赛克全图以后续涂抹时使用，步骤如下：根据马赛克单元格的宽高计算出图像总的马赛克行数和列数...是否对齐排列 显而易见的，六边形的偶数行会比奇数行右移0.5倍单元宽度的距离；而直角三角形上下是对齐的。因此我们需要一个参数来定义对齐方式是否受到行数的影响。（考虑一下这个参数是否必要？...但是这个参数还是很有必要的，后面会提到） 定义好这些参数之后，我们就可以计算出整张图像以单位图案平铺的行数和列数。然后遍历每个重复单元，依据mask素材的alpha通道值来计算对应区域的平均颜色。...然而当平铺单元较大的时候，仔细观察会发现边缘地方锯齿现象比较严重。以上面的puzzle为例，单位马赛克放大之后看到是这样的 修正一下前面的算法。

    4K110

    特征工程｜连续特征的常见处理方式（含实例）

    2、均值归一化 均值归一化是指通过原始数据中的均值、最大值和最小值来进行数据的标准化。...4、向量归一化 向量归一化是指通过用原始数据中的每个值除以所有数据之和来进行数据的归一化。...2、等宽分组 等宽分组的原理是，根据分组的个数得出固定的宽度，分到每个组中的变量的宽度是相等的。 例如，将一组变量(1,7,12,12,22,30,34,38,46)分成三组。...例如，将一组变量(1,7,12,12,22,30,34,38,46)分成三组，去重后，变量个数为 8，所以该组变量的分组数目为 8。...所以，基于信息熵进行数据分组的具体做法是： 1、对属性 的所有取值从小到大排序 2、遍历属性 的每个值 ，将属性 的值分为两个区间 、 ，使得将其作为分隔点划分数据集后的熵

    1.4K40

    panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

    1. allclose()  Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。...Pandas  Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。  ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类)  观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。  ...以下是Pandas的优势：  轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN)  大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列  自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据  强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据  轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的

    5.1K00
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