考察窗口函数的用法 select emp_no, salary, sum(salary) over (order by emp_no asc) from salaries where to_date = '9999-01-01' 窗口函数种类 序号函数：row_number() / rank() / dense_rank() 聚合函数：sum() / avg() / max() / min() 分布函数：percent_rank() / cume_dist() 前后函数：lag() / lead() 头尾函数：first_val() / last_val() 其他函数：nth_value...

知识点： group by + having子句 select number from ( select number, count(1) cnt from grade group by number having cnt >= 3) t1 order by number asc 用row_number窗口函数也可以实现 select number from ( select number, row_number() over (partition by number) r from grade ) t1 where t1.r = 3 order by number asc

知识点： 1.Mysql取一位小数 round(100.123, 1) -> 100.1 2.case when的语法 3.注意审题，只要有奖金的员工 select t1.emp_no, t1.first_name, t1.last_name, t3.btype, t2.salary, round(case when t3.btype = 1 then t2.salary * 0.1 when t3.btype = 2 then t2.salary * 0.2 else t2.salary * 0.3 end, 1) bonus from employees t1 ...

mysql not exists的语法,对比两种用法的差别 用exitst select * from employees e where not exists (select emp_no from dept_emp d where d.emp_no = e.emp_no) 不用exists select * from employees e left join dept_emp d on e.emp_no = d.emp_no where d.emp_no is null

limit X, Y X:每页显示的条数 Y：偏移量 select * from employees limit 5,5 ;

一维查找的延伸，注意边界条件 class Solution: def Find(self , target: int, array: List[List[int]]) -> bool: # write code here m = len(array) if m: n = len(array[0]) if m*n == 0: return False for y in range(m): start = 0 ...

二分查找法，定义start和end作为搜索范围，根据start和end来确定index class Solution: def search(self , nums: List[int], target: int) -> int: # write code here nums_len = len(nums) start = 0 end = nums_len - 1 while start <= end: index = int((start + end) / 2) ...

思路：将链表倒序排序之后再与原始表比较是否相等 正确的实现代码： class Solution: def isPail(self , head: ListNode) -> bool: # write code here cur = head N0 = ListNode(-1) while cur: temp = N0.next N0.next = ListNode(cur.val) N0.next.next = temp ...

辅助数组排序 1.遍历链表，转化为数组 2.对数组排序 3.将数组又转化为链表 class Solution: def sortInList(self , head: ListNode) -> ListNode: # write code here num_list = [] while head: num_list.append(head.val) head = head.next num_list.sort() N0 = ListNode(-1) ...

链表 + 分治法 1.先将两个链表倒置，再将倒置后的链表相加 2.相加时注意进位和处理循环 误区： 将两个链表转换为int，相加后再将int转换为链表，用这种方式无法通过所有的测试用例，因为链表的长度有可能会超过Int允许的最大长度而导致溢出而无法相加 class Solution: def addInList(self , head1: ListNode, head2: ListNode) -> ListNode: # write code here N1 = self.reverseListNode(head1) N2 = se...

寻找两链表中的公共点的办法： 定义两个指针N0,N1分别从两个链表头开始遍历，将一个链表遍历完之后指向另一个链表头，则有如下情况： 1.若两个链表有公共点，则N0=N1时，正好处于两个链表的公共节点位置； 2.若两个链表没有公共点，于遍历的速度是相等的，无论链表的规模如何，此时N0和N1都为None，N0=N1也成立； 3.需要判断pHead1或pHead2为零的边界条件。 class Solution: def FindFirstCommonNode(self , pHead1 , pHead2 ): # write code here N1 = pH...

当链表有环时，获取脸变环的位置的方法： 1.先按有无环的判断流程，当快慢指针不相遇，则直接返回空 2.当快慢指针相遇时，快指针回到起点，慢指针呆在原地，快慢指针以相同的速度前进，下一次相遇的地点即为环的入口位置 推导过程： x:链表中无环的长度 y:相遇点离环初始位置的距离 z:环剩下的距离 当快慢指针相遇时： 快指针运行了： x + n(y + z) + y 慢指针运行了： x + m(y + z) + y m,n为整数 由于快指针是慢指针的两倍，有： x + n(y + z) + y = 2 ( x + m(y + z) + y) 进一步求得： x + y = (n -2m)(y + z)...

判断指针是否有环： 指定两个指针，快指针和慢指针，快指针每次前进两步，慢指针每次前进一步，当快指针与慢指针相遇时有环，当快指针和慢指针不相遇时无环 边界条件，当输入为空时，默认无环 class Solution: def hasCycle(self , head: ListNode) -> bool: if head is None: return False fast = head slow = head while fast is not None and fast.next is n...

方法1:将链表所有元素插入数组，直接对数组排序，再返回有序列表 复杂度与快排相同 class Solution: def mergeKLists(self , lists: List[ListNode]) -> ListNode: # write code here data_list = [] for head in lists: cur = head while cur: data_list.append(cur.val) ...