题解 | #每个城市中评分最高的司机信息#

每个城市中评分最高的司机信息

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解题思路:

本题最主要的点应该是找出每个城市中平均评分最高的司机,因为城市和司机信息分表在两个表上,所以第一步需要先把两个表关联起来,可以使用order_id字段来关联。

关联之后,可以计算出每个城市各位司机的平均评分;

再进一步对平均评分进行排名,这里使用rank()over(),注意要按city分区、按平均评分降序来进行排名;

取排名为1的司机driver_id,因为rank()over()相同的值排名相同,所以取排名为1的可以把相同评分的司机都取出来。关联上前面关联好的driver_order_info,就可以再计算出另外两个指标了,注意不能直接使用avg(),因为日期需要distinct。

答案示例:

WITH driver_order_info AS#关联两表
(SELECT city,driver_id,order_id,date(order_time)order_date,mileage,grade
FROM tb_get_car_record LEFT JOIN tb_get_car_order USING(order_id)
WHERE order_id is not null),
driver_grade_avg AS#计算每个司机的平均评分
(SELECT city,driver_id,round(avg(grade),1)avg_grade
FROM driver_order_info
GROUP BY city,driver_id),
driver_grade_avg_rank AS#对司机的平均评分进行排序
(SELECT *,rank()over(partition by city order by avg_grade DESC)grade_rank
FROM driver_grade_avg)

SELECT city,driver_id,avg_grade,
    round(count(order_id)/count(distinct order_date),1)avg_order_num,
    round(sum(mileage)/count(distinct order_date),3)avg_mileage
FROM driver_order_info RIGHT JOIN (select * from driver_grade_avg_rank where grade_rank=1)driver_max USING(city,driver_id)
GROUP BY city,driver_id
ORDER BY avg_order_num;

运行结果:


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昨天 15:11
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华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
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