题解 | #每篇文章同一时刻最大在看人数#

每篇文章同一时刻最大在看人数

https://www.nowcoder.com/practice/fe24c93008b84e9592b35faa15755e48

【问题分析】

对于不同的时间截点,有人登入有人登出,这个时候就存在一个同时在线人数高峰,我们要做的就是分作品找到这个时间高峰。

人数高峰时间不确定,其随着人的登入与登出在变动,登入人数增加,登出人数减少,一个自然的想法是对所有登入与登出时间编码,然后对时间截点分作品累加,然后再统计最大值出现的点即可。

【问题求解】

第一步:对登入与登出时间进行编码。

select 
	artical_id
	,in_time as time
	,1 as person_diff
from tb_user_log
where artical_id <> 0
union
select
	artical_id
	,out_time as time
	,-1 person_diff
from tb_user_log
where artical_id <> 0
	

第二步:对不同时间截点按照artical_id分组求和。

select
	artical_id
	,sum(person_diff) over(partition by artical_id order by time,person_diff desc) as max_uv
from (
select 
	artical_id
	,in_time as time
	,1 as person_diff
from tb_user_log
where artical_id <> 0
union
select
	artical_id
	,out_time as time
	,-1 person_diff
from tb_user_log
where artical_id <> 0
) t1

	

第三步:返回结果

select
	artical_id
	,max(max_uv) as max_uv
from (
select
	artical_id
	,sum(person_diff) over(partition by artical_id order by time,person_diff desc) as max_uv
from (
select 
	artical_id
	,in_time as time
	,1 as person_diff
from tb_user_log
where artical_id != 0
union all
select
	artical_id
	,out_time as time
	,-1 person_diff
from tb_user_log
where artical_id != 0
) t1
) t2
group by artical_id
order by max_uv desc
;
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2024-12-06 10:44
东北财经大学 运营
在拧螺丝的西红柿很热情:工作量数据化,你的实习我只看到了一个30%,比如总浏览量十万加,同比增长20%,用户复购率达到70%等等,自己根据你当时的工作情况挖掘吧
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