在研究求职打法的赖床专家很想按时下班 - 个人主页动态 - 牛客网

发布(22) 评论刷题

05-02 18:09

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题解 | #每篇文章同一时刻最大在看人数#

WITH t1 AS (SELECT uid,artical_id,in_time dt,1 diff FROM tb_user_log WHERE artical_id <> 0 UNION SELECT uid,artical_id,out_time dt,-1 diff FROM tb_user_log WHERE artical_id <> 0 ), t2 as( SELECT artical_id, sum(diff) over ( PARTITION BY artical_id ORDER BY dt ,...

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05-01 19:29

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题解 | #每个城市中评分最高的司机信息#

select city,driver_id,avg_grade,avg_order_num,avg_mileage from (select city, driver_id, round(avg_grade,1)avg_grade, round(order_num/workdays,1) as avg_order_num, round(sum_mileage/workdays,3) as avg_mileage, rank()over(partition by city order by avg_grade desc) as rk from (select city, driv...

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05-01 16:18

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题解 | #某宝店铺折扣率#

select round(sum(sales_price)/sum(tag_price*sales_num)*100,2) as discount_rate from product_tb join sales_tb using(item_id) 注意sales_price是结算金额，也就是说是不是单价了喔，但是tag_price是单价所以要单价*数量，这里真的很细节了

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05-01 15:57

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题解 | #牛客直播开始时各直播间在线人数#

我觉得这道题描述有问题，这道题要求的应该是在开播时就在的人（进来的时间<=19:00）和直播后才离开（离开的时间>=19:00）的人。题目都出不清楚。。。

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05-01 10:43

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题解 | #某乎问答11月份日人均回答量#

select answer_date, round(count(issue_id)/count(distinct author_id),2) as per_num from answer_tb where month(answer_date) =11 group by answer_date order by answer_date

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04-30 21:53

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题解 | #牛客直播转换率#

select course_id, course_name, round(sum(if_sign)/sum(if_vw)*100,2) as sign_rate from course_tb inner join behavior_tb using(course_id) group by course_id,course_name order by course_id 我还以为%是包含在了横列名称

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04-25 21:56

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题解 | #计算商城中2021年每月的GMV#

select date_format(event_time,'%Y-%m') as 'month' , sum(total_amount) as GMV FROM tb_order_overall where status != 2 and year(event_time)=2021 group by date_format(event_time,'%Y-%m') having GMV >100000 order by GMV date_format（ ，‘%Y-%M’）这个公式中注意大写的M会显示英文月份比如October，小写m会显示数字月份10.注意...

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04-25 21:29

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题解 | #2021年11月每天的人均浏览文章时长#

select date_format (in_time, "%Y-%m-%d") as dt, round( sum(timestampdiff (second, in_time, out_time)) / COUNT(distinct uid), 1) as avg_viiew_len_sec from tb_user_log where date_format (in_time, "%Y-%m") = '2021-11' and artical_id != 0 group by dt orde...

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04-21 21:37

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题解 | #每个创作者每月的涨粉率及截止当前的总粉丝量#

select author, month, round(fans_add_cnt /play_cnt, 3) as fans_growth_rate, sum(fans_add_cnt) over(partition by author order by month) as total_fans from ( select author, DATE_FORMAT(start_time, "%Y-%m") as month, sum(if(if_follow=2, -1, if_follow)) as fans_add_cn...

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04-14 18:51

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题解 | #每类视频近一个月的转发量/率#

SELECT tag, SUM(if_retweet) as retweet_cnt, ROUND(SUM(if_retweet) / COUNT(*), 3) as retweet_rate FROM tb_user_video_log JOIN tb_video_info USING(video_id) WHERE datediff(date((select max(start_time) from tb_user_video_log)),date(start_time))<=29 GROUP BY tag ORDER BY retweet_rate D...

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04-14 18:03

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题解 | #平均播放进度大于60%的视频类别#

select tag, concat(round(avg(if(timestampdiff(second,start_time,end_time)>duration,1,timestampdiff(second,start_time,end_time)/duration))*100,2),'%') as avg_play_progress from tb_user_video_log join tb_video_info using (video_id) group by tag having substring_index(avg_play_progress,'%',1) &gt...

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04-14 16:50

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题解 | #各个视频的平均完播率#

select video_id ,ROUND(AVG(if(TIMESTAMPDIFF(SECOND,start_time,end_time)>=duration,1,0)),3) AS avg_comp_play_rate from tb_user_video_log JOIN tb_video_info USING(video_id) where year(start_time)=2021 group by video_id ORDER BY avg_comp_play_rate DESC

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03-27 22:03

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题解 | #输出在5min内完成点击购买的用户ID#

select t1.user_id as uid from user_ad_click_time t1 join user_payment_time t2 on t1. trace_id =t2.trace_id and t1.user_id = t2.user_id where timestampdiff(minute,t1.click_time,t2.pay_time) <=5 order by t1.user_id desc 其实这道题的关键在于on t1. trace_id =t2.trace_id and t1.user_id = t2.user_id，on后面两个因为是要...

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03-25 21:38

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题解 | #分群并计算群体人数#

select ( case when age < 20 then '20以下' when age >= 20 and age <= 50 then '20-50' when age > 50 then '50以上' else '未填写' end ) as age_group, count(customer_id) as user_count from customers_info group by age...

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03-23 21:24

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题解 | #统计每天刷题数超过5的user_id以及刷题数#

select date,user_id,sum(pass_count) as total_pass_count from questions_pass_record_detail group by date ,user_id having sum(pass_count) >5 先按照时间和ID分组，然后再筛选答题大于5的，先分组后筛选，所以是group by +having

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