# class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # 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 head ListNode类 # @param m int整型 # @param n int整型 # @return ListNode类 # class Solution: def reverseBetween(self, head: ListNode, m: int, n: int) -...

#思路： # 1.先得确定区间，从每个人的最小和最大区间算起作为目标区间，然后细分到秒 # 2.依次判定这个时刻该文章下是否在in_time和out_time时间内是的话赋值为1，走出去赋值为-1 # 3.进行累加，提取最大值 #问题降维，我直接统计这些时间点下的累加最大值，其他的时间都在这个区间内平滑移动 #诡异点是先+后-要排序进行累加 with t1 as ( select artical_id,in_time as time_tb,1 as tb from tb_user_log where artical_id !=0 union all select artical_id,...

with t1 as ( SELECT a.if_retweet, a.if_like, a.start_time, a.end_time, b.author, b.tag FROM tb_user_video_log a JOIN tb_video_info b ON a.video_id = b.video_id ), t2 as ( ...

with t1 as ( SELECT a.if_follow, a.start_time, a.end_time, b.author, b.tag FROM tb_user_video_log a JOIN tb_video_info b ON a.video_id = b.video_id where year(end_time) =2021 ) select ...

#解题思路-- 先进行并表操作-- 在根据用户，有互动，找出最近的一个时间点，然后以这个时间点往后推30天，用between and 来找出符合条件的筛选出来-- 对转发量按照tag进行求和，转发率通过对结束时间进行记数可以得出 WITH t2 AS ( SELECT MAX(DATE_FORMAT(end_time,'%Y-%m-%d')) AS decent_starttime FROM tb_user_video_log WHERE if_follow != 0 OR if_like != 0 OR if_retweet != 0 ...

with t1 as ( select b.uid, a.exam_id, b.score from examination_info as a, exam_record as b where a.exam_id = b.exam_id and a.difficulty = 'hard' and b.score is not null ), ...

select uid, count(exam_id) as exam_complete_cnt from ( select uid, start_time, submit_time, exam_id, DENSE_RANK() over ( partition by uid order by u...

select tc2.uid, tc2.days_window, round((ta.avg_exam * tc2.days_window), 2) as avg_exam_cnt from ( select uid, max(days_diff) as days_window from ( select tc.uid, tc.start_time,...

select exam_id,duration,release_time from ( select a.exam_id,a.duration,a.release_time,b.submit_time, timestampdiff(minute,b.start_time,b.submit_time) as diff, row_number() over (partition by a.exam_...

select tag, count(tag) as tag_cnt from ( select b.tag from exam_record a, examination_info b where a.exam_id = b.exam_id and a.uid in ( select uid from ...

select submit_month,month_q_cnt, case when month(submit_month) in (1,3,5,7,8,10,12) then round(month_q_cnt/31,3) when month(submit_month) in (4,6,9,11) then round(month_q_cnt/30,3) when submit_month='2021汇总' then round(month_q_cnt/31,3) else CASE WHEN YEAR(submit_month) ...

select DISTINCT date_format(start_time,'%Y%m') month, round(count(distinct uid,date_format(submit_time,'%y%m%d'))/count(distinct uid),2) as avg_active_days, COUNT(DISTINCT uid) AS mau FROM exam_record where YEAR(start_time)='2021' and submit_time is not null GROUP BY month ; 1.这里先是有一个按照时间分组的:GRO...

select round(min(score)) from exam_record a left join examination_info b on a.exam_id = b.exam_id where b.tag = 'SQL' and a.score>= (select round(avg(score)) from exam_record a left join examination_info b on a.exam_id =...

SELECT COUNT(id) AS total_pv, SUM(IF(submit_time IS NOT NULL AND score IS NOT NULL, 1, 0)) AS complete_pv, (select count(distinct exam_id) from exam_record where submit_time IS NOT NULL AND score IS NOT NULL) AS complete_exam_cn FROM exam_record;