1. 力扣2004：职员招聘人数
1.1 题目：
表: Candidates
+-------------+------+ | Column Name | Type | +-------------+------+ | employee_id | int | | experience | enum | | salary | int | +-------------+------+ employee_id是此表的主键列。 经验是包含一个值（“高级”、“初级”）的枚举类型。 此表的每一行都显示候选人的id、月薪和经验。
一家公司想雇佣新员工。公司的工资预算是 70000 美元。公司的招聘标准是：
- 雇佣最多的高级员工。
- 在雇佣最多的高级员工后，使用剩余预算雇佣最多的初级员工。
编写一个SQL查询，查找根据上述标准雇佣的高级员工和初级员工的数量。
按 任意顺序 返回结果表。
查询结果格式如下例所示。
示例 1:
输入: Candidates table: +-------------+------------+--------+ | employee_id | experience | salary | +-------------+------------+--------+ | 1 | Junior | 10000 | | 9 | Junior | 10000 | | 2 | Senior | 20000 | | 11 | Senior | 20000 | | 13 | Senior | 50000 | | 4 | Junior | 40000 | +-------------+------------+--------+ 输出: +------------+---------------------+ | experience | accepted_candidates | +------------+---------------------+ | Senior | 2 | | Junior | 2 | +------------+---------------------+ 说明： 我们可以雇佣2名ID为（2,11）的高级员工。由于预算是7万美元，他们的工资总额是4万美元，我们还有3万美元，但他们不足以雇佣ID为13的高级员工。 我们可以雇佣2名ID为（1,9）的初级员工。由于剩下的预算是3万美元，他们的工资总额是2万美元，我们还有1万美元，但他们不足以雇佣ID为4的初级员工。
示例 2：
输入: Candidates table: +-------------+------------+--------+ | employee_id | experience | salary | +-------------+------------+--------+ | 1 | Junior | 10000 | | 9 | Junior | 10000 | | 2 | Senior | 80000 | | 11 | Senior | 80000 | | 13 | Senior | 80000 | | 4 | Junior | 40000 | +-------------+------------+--------+ 输出: +------------+---------------------+ | experience | accepted_candidates | +------------+---------------------+ | Senior | 0 | | Junior | 3 | +------------+---------------------+ 解释： 我们不能用目前的预算雇佣任何高级员工，因为我们需要至少80000美元来雇佣一名高级员工。 我们可以用剩下的预算雇佣三名初级员工。
1.2 思路：
使用了sum和rank两个窗口函数，并始终判断两种情况。
1.3 题解：
with tep1 as (-- 先得到所有的高级员工记录，并给出排名select employee_id, row_number() over (order by salary, employee_id) ranks, experience, salaryfrom Candidateswhere experience = 'Senior'
), tep2 as (-- 先得到所有的低级员工记录，并给出排名select employee_id, row_number() over (order by salary, employee_id) ranks, experience, salaryfrom Candidateswhere experience = 'Junior'
), tep3 as (-- 依据排名计算到该记录时的薪水总和select ranks, sum(salary) over (order by ranks) sumsfrom tep1
), tep4 as (-- 依据排名计算到该记录时的薪水总和select ranks, sum(salary) over (order by ranks) sumsfrom tep2
), tep5 as (-- 求出预算可以雇佣最多的高级员工-- max(ranks)可能为null，即where全过滤，给出默认值0select 'Senior' experience, ifNull(max(ranks), 0) accepted_candidatesfrom tep3where sums <= 70000
)select experience, accepted_candidates
from tep5union all
-- 求出预算可以雇佣最多的初级员工
-- 需要用到两个ifNull函数
select 'Junior' experience, ifNull(max(ranks), 0) accepted_candidates
from tep4
where sums <= 70000-ifNull((select sums from tep3 where ranks = (select accepted_candidates from tep5)), 0)2. 力扣1454：活跃用户
2.1 题目：
表 Accounts:
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | id | int | | name | varchar | +---------------+---------+ id 是该表主键（具有唯一值的列） 该表包含账户 id 和账户的用户名.
表 Logins:
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | id | int | | login_date | date | +---------------+---------+ 该表可能包含重复项. 该表包含登录用户的账户 id 和登录日期. 用户也许一天内登录多次.
活跃用户 是指那些至少连续 5 天登录账户的用户。
编写解决方案, 找到 活跃用户 的 id 和 name。
返回的结果表按照 id 排序 。
结果表格式如下例所示。
示例 1：
输入： Accounts 表: +----+----------+ | id | name | +----+----------+ | 1 | Winston | | 7 | Jonathan | +----+----------+Logins 表: +----+------------+ | id | login_date | +----+------------+ | 7 | 2020-05-30 | | 1 | 2020-05-30 | | 7 | 2020-05-31 | | 7 | 2020-06-01 | | 7 | 2020-06-02 | | 7 | 2020-06-02 | | 7 | 2020-06-03 | | 1 | 2020-06-07 | | 7 | 2020-06-10 | +----+------------+ 输出： +----+----------+ | id | name | +----+----------+ | 7 | Jonathan | +----+----------+ 解释： id = 1 的用户 Winston 仅仅在不同的 2 天内登录了 2 次, 所以, Winston 不是活跃用户. id = 7 的用户 Jonathon 在不同的 6 天内登录了 7 次, , 6 天中有 5 天是连续的, 所以, Jonathan 是活跃用户.
进阶问题:
如果活跃用户是那些至少连续 n 天登录账户的用户, 你能否写出通用的解决方案?
2.2 思路：
连续 => 窗口函数LEAD
2.3 题解：
with tep1 as (-- 第一步先去重select distinct id, login_datefrom Logins
), tep2 as (-- 使用窗口函数 => lead函数 => 找到以该记录开始的后第四个记录select id, login_date, lead(login_date, 4, 0) over (partition by id order by login_date) lead_datefrom tep1
), tep3 as (-- 如果其第后4个记录的值与该记录的差值为4，那么就说明之间是连续的（因为美哟重复的）select distinct idfrom tep2where datediff(lead_date, login_date) = 4
)
select t1.id, name
from tep3 t1
join Accounts t2
on t1.id = t2.id
order by id3. 力扣1613：找到遗失的ID
3.1 题目：
表: Customers
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | customer_id | int | | customer_name | varchar | +---------------+---------+ customer_id 是该表主键. 该表第一行包含了顾客的名字和 id.
编写一个解决方案, 找到所有遗失的顾客 id。遗失的顾客 id 是指那些不在 Customers 表中, 值却处于 1 和表中 最大 customer_id 之间的 id.
注意: 最大的 customer_id 值不会超过 100.
返回结果按 ids 升序 排列
查询结果格式如下例所示。
示例 1:
输入： Customers表: +-------------+---------------+ | customer_id | customer_name | +-------------+---------------+ | 1 | Alice | | 4 | Bob | | 5 | Charlie | +-------------+---------------+ 输出： +-----+ |ids| +-----+ | 2 | | 3 | +-----+ 解释： 表中最大的 customer_id 是 5, 所以在范围 [1,5] 内, ID2 和 3 从表中遗失.
3.2 思路：
使用递归CTE。
3.3 题解：
with recursive tep1 as (-- 使用递归的CTE，得到从1到表最大值的所有idselect 1 nunion allselect n+1 nfrom tep1where n < (select max(customer_id) from Customers)
)select n ids
from tep1
where n not in (select customer_id from Customers)
order by ids4. 力扣1709：访问日期之间的最大的空档期
4.1 题目：
表： UserVisits
+-------------+------+ | Column Name | Type | +-------------+------+ | user_id | int | | visit_date | date | +-------------+------+ 该表没有主键，它可能有重复的行 该表包含用户访问某特定零售商的日期日志。
假设今天的日期是 '2021-1-1' 。
编写解决方案，对于每个 user_id ，求出每次访问及其下一个访问（若该次访问是最后一次，则为今天）之间最大的空档期天数 window 。
返回结果表，按用户编号 user_id 排序。
结果格式如下示例所示：
示例 1：
输入： UserVisits 表： +---------+------------+ | user_id | visit_date | +---------+------------+ | 1 | 2020-11-28 | | 1 | 2020-10-20 | | 1 | 2020-12-3 | | 2 | 2020-10-5 | | 2 | 2020-12-9 | | 3 | 2020-11-11 | +---------+------------+ 输出： +---------+---------------+ | user_id | biggest_window| +---------+---------------+ | 1 | 39 | | 2 | 65 | | 3 | 51 | +---------+---------------+ 解释： 对于第一个用户，问题中的空档期在以下日期之间：- 2020-10-20 至 2020-11-28 ，共计 39 天。- 2020-11-28 至 2020-12-3 ，共计 5 天。- 2020-12-3 至 2021-1-1 ，共计 29 天。 由此得出，最大的空档期为 39 天。 对于第二个用户，问题中的空档期在以下日期之间：- 2020-10-5 至 2020-12-9 ，共计 65 天。- 2020-12-9 至 2021-1-1 ，共计 23 天。 由此得出，最大的空档期为 65 天。 对于第三个用户，问题中的唯一空档期在 2020-11-11 至 2021-1-1 之间，共计 51 天。
4.2 思路：
求该记录与下一个记录的差值，且需要默认值 => 窗口函数LEAD
4.3 题解：
-- 一眼窗口函数LEAD
with tep1 as (-- lead函数得到该记录分组排序后的下一条记录。-- 遇到最后一个记录没有下一个记录的时候，则默认值是今天select user_id, visit_date, lead(visit_date, 1, '2021-1-1') over (partition by user_id order by visit_date) lead_datefrom UserVisits
), tep2 as (-- 然后求该日期与下一条日期的差值select user_id, datediff(lead_date, visit_date) difffrom tep1
)
-- 然后求最大差值
select user_id, max(diff) biggest_window
from tep2
group by user_id)
)
