一、问题描述

本题给定了一个名为 Customer 的表，记录了餐馆顾客的交易数据，包括顾客 ID、姓名、访问日期和消费金额。作为餐馆老板，我们的任务是分析营业额的变化增长情况，具体来说，就是计算以 7 天（某日期 + 该日期前的 6 天）为一个时间段的顾客消费平均值，并按访问日期升序排序，同时要保留两位小数。

二、表结构分析

Customer 表的结构如下：

列名	类型	说明
customer_id	int	顾客的唯一标识，用于区分不同的顾客。
name	varchar	顾客的姓名。
visited_on	date	顾客访问餐馆的日期，与 customer_id 一起构成表的主键，确保每一条记录的唯一性。
amount	int	顾客在当天的消费总额。

三、解题思路

1. 确定时间段：要计算以 7 天为一个时间段的消费情况，我们需要对每个日期，找到其前 6 天以及当天的所有消费记录。

2. 计算消费总和：对于每个确定的 7 天时间段，计算该时间段内的消费总额。

3. 计算平均值：根据消费总和，计算出该 7 天时间段的平均消费金额，并保留两位小数。

4. 结果排序：将计算得到的每个 7 天时间段的访问日期、消费总额和平均消费金额按访问日期升序排列输出。

为了实现以上思路，我们可以使用 SQL 中的窗口函数来简化计算过程，窗口函数可以在不改变表结构的情况下，对数据进行分组和聚合操作。

四、SQL 代码实现

-- 选择访问日期、消费总额和平均消费金额
SELECT visited_on,amount,-- 保留两位小数ROUND(amount / 7, 2) AS average_amount
FROM (-- 子查询计算每个 7 天时间段的消费总额SELECT visited_on,SUM(amount) AS amountFROM (-- 使用窗口函数计算每个日期及其前 6 天的消费总和SELECT visited_on,SUM(amount) OVER (ORDER BY visited_on ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS amountFROM Customer) sub1WHERE visited_on >= (SELECT MIN(visited_on) FROM Customer + INTERVAL 6 DAY)GROUP BY visited_on) sub2
ORDER BY visited_on;

五、代码详细解释

1、最内层子查询：

SELECT visited_on,SUM(amount) OVER (ORDER BY visited_on ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS amount
FROM Customer

这里使用了窗口函数 SUM(amount) OVER (ORDER BY visited_on ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW)。OVER 子句指定了窗口的定义，ORDER BY visited_on 表示按照访问日期进行排序，ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW 表示窗口的范围是当前行以及其前 6 行。所以这个子查询的作用是计算每个日期及其前 6 天的消费总和，并将结果命名为 amount。

2、中间子查询：

SELECT visited_on,SUM(amount) AS amount
FROM (最内层子查询) sub1
WHERE visited_on >= (SELECT MIN(visited_on) FROM Customer + INTERVAL 6 DAY)
GROUP BY visited_on

这个子查询首先从最内层子查询的结果中选择 visited_on 和 amount 列。WHERE 子句用于筛选出访问日期大于等于最早访问日期加上 6 天的记录，因为在最早访问日期加上 6 天之前的日期无法构成完整的 7 天时间段。然后使用 GROUP BY visited_on 对结果按访问日期进行分组，并再次计算每个分组（即每个 7 天时间段）的消费总额，将结果命名为 amount。

3、最外层查询：

SELECT visited_on,amount,ROUND(amount / 7, 2) AS average_amount
FROM (中间子查询) sub2
ORDER BY visited_on;

最外层查询从中间子查询的结果中选择 visited_on、amount 列，并使用 ROUND(amount / 7, 2) 计算平均消费金额，保留两位小数，并将结果命名为 average_amount。最后使用 ORDER BY visited_on 按访问日期升序排列结果。

六、复杂度分析

1. 时间复杂度：假设 Customer 表中有 n 条记录。最内层子查询使用窗口函数，对于每一行数据，窗口函数的计算时间复杂度为 (O(1))（因为窗口范围固定为 7 行），所以最内层子查询的时间复杂度为 (O(n))。中间子查询对最内层子查询的结果进行分组和筛选，时间复杂度也为 (O(n))。最外层查询对中间子查询的结果进行简单的选择和排序，排序的时间复杂度为 (O(n log n))。综合来看，总的时间复杂度为 (O(n log n))。

2. 空间复杂度：在查询过程中，我们没有使用额外的与数据规模相关的空间，只是对表中的数据进行了读取和处理，因此空间复杂度为 (O(1))。

七、测试用例验证

1、输入数据：

-- 插入示例数据
INSERT INTO Customer (customer_id, name, visited_on, amount) VALUES
(1, 'Jhon', '2019-01-01', 100),
(2, 'Daniel', '2019-01-02', 110),
(3, 'Jade', '2019-01-03', 120),
(4, 'Khaled', '2019-01-04', 130),
(5, 'Winston', '2019-01-05', 110), 
(6, 'Elvis', '2019-01-06', 140), 
(7, 'Anna', '2019-01-07', 150),
(8, 'Maria', '2019-01-08', 80),
(9, 'Jaze', '2019-01-09', 110), 
(1, 'Jhon', '2019-01-10', 130), 
(3, 'Jade', '2019-01-10', 150);

2、预期输出：

+--------------+--------------+----------------+
| visited_on   | amount       | average_amount |
+--------------+--------------+----------------+
| 2019-01-07   | 860          | 122.86         |
| 2019-01-08   | 840          | 120            |
| 2019-01-09   | 840          | 120            |
| 2019-01-10   | 1000         | 142.86         |
+--------------+--------------+----------------+

3、验证过程：将上述 SQL 代码在数据库中运行，将得到的结果与预期输出进行对比，如果结果一致，则说明我们的代码实现是正确的。

感谢各位的阅读，后续将持续给大家讲解力扣中的算法题和数据库题，如果觉得这篇内容对你有帮助，别忘了点赞和关注，后续还有更多精彩的算法解析与你分享！