LeetCode_sql_day26（184，1549，1532，1831）

描述    184.部门工资最高的员工

表： Employee

+--------------+---------+
| 列名          | 类型    |
+--------------+---------+
| id           | int     |
| name         | varchar |
| salary       | int     |
| departmentId | int     |
+--------------+---------+
在 SQL 中，id是此表的主键。
departmentId 是 Department 表中 id 的外键（在 Pandas 中称为 join key）。
此表的每一行都表示员工的 id、姓名和工资。它还包含他们所在部门的 id。

表： Department

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
+-------------+---------+
在 SQL 中，id 是此表的主键列。
此表的每一行都表示一个部门的 id 及其名称。

查找出每个部门中薪资最高的员工。
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：
Employee 表:
+----+-------+--------+--------------+
| id | name  | salary | departmentId |
+----+-------+--------+--------------+
| 1  | Joe   | 70000  | 1            |
| 2  | Jim   | 90000  | 1            |
| 3  | Henry | 80000  | 2            |
| 4  | Sam   | 60000  | 2            |
| 5  | Max   | 90000  | 1            |
+----+-------+--------+--------------+
Department 表:
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
| 1  | IT    |
| 2  | Sales |
+----+-------+
输出：
+------------+----------+--------+
| Department | Employee | Salary |
+------------+----------+--------+
| IT         | Jim      | 90000  |
| Sales      | Henry    | 80000  |
| IT         | Max      | 90000  |
+------------+----------+--------+
解释：Max 和 Jim 在 IT 部门的工资都是最高的，Henry 在销售部的工资最高

数据准备

Create table If Not Exists Employee (id int, name varchar(255), salary int, departmentId int)
Create table If Not Exists Department (id int, name varchar(255))
Truncate table Employee
insert into Employee (id, name, salary, departmentId) values ('1', 'Joe', '70000', '1')
insert into Employee (id, name, salary, departmentId) values ('2', 'Jim', '90000', '1')
insert into Employee (id, name, salary, departmentId) values ('3', 'Henry', '80000', '2')
insert into Employee (id, name, salary, departmentId) values ('4', 'Sam', '60000', '2')
insert into Employee (id, name, salary, departmentId) values ('5', 'Max', '90000', '1')
Truncate table Department
insert into Department (id, name) values ('1', 'IT')
insert into Department (id, name) values ('2', 'Sales')

分析

①首先根据部门分组 根据工资降序排名 

select Department.name,Employee.name                                                Employee,salary                                                       Salary,rank() over (partition by departmentId order by salary desc) r1from employeejoin department on Employee.departmentId = department.id

②然后取排名为1 的  因为可能有并列所以用rank开窗函数 或者dense_rank

select name Department, Employee, Salary
from t1
where r1 = 1

代码

with t1 as (select Department.name,Employee.name                                                Employee,salary                                                       Salary,rank() over (partition by departmentId order by salary desc) r1from employeejoin department on Employee.departmentId = department.id)
select name Department, Employee, Salary
from t1
where r1 = 1;

描述   1549.每件商品额最新订单

表: Customers

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是该表主键.
该表包含消费者的信息.

表: Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| customer_id   | int     |
| product_id    | int     |
+---------------+---------+
order_id 是该表主键.
该表包含消费者customer_id产生的订单.
不会有商品被相同的用户在一天内下单超过一次.

表: Products

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| product_name  | varchar |
| price         | int     |
+---------------+---------+
product_id 是该表主键.
该表包含所有商品的信息.

写一个解决方案, 找到每件商品的最新订单(可能有多个).

返回的结果以 product_name 升序排列, 如果有排序相同, 再以 product_id 升序排列. 如果还有排序相同, 再以 order_id 升序排列.

查询结果格式如下例所示。

示例 1：

输入:
Customers表：
+-------------+-----------+
| customer_id | name      |
+-------------+-----------+
| 1           | Winston   |
| 2           | Jonathan  |
| 3           | Annabelle |
| 4           | Marwan    |
| 5           | Khaled    |
+-------------+-----------+
Orders表：
+----------+------------+-------------+------------+
| order_id | order_date | customer_id | product_id |
+----------+------------+-------------+------------+
| 1        | 2020-07-31 | 1           | 1          |
| 2        | 2020-07-30 | 2           | 2          |
| 3        | 2020-08-29 | 3           | 3          |
| 4        | 2020-07-29 | 4           | 1          |
| 5        | 2020-06-10 | 1           | 2          |
| 6        | 2020-08-01 | 2           | 1          |
| 7        | 2020-08-01 | 3           | 1          |
| 8        | 2020-08-03 | 1           | 2          |
| 9        | 2020-08-07 | 2           | 3          |
| 10       | 2020-07-15 | 1           | 2          |
+----------+------------+-------------+------------+
Products表：
+------------+--------------+-------+
| product_id | product_name | price |
+------------+--------------+-------+
| 1          | keyboard     | 120   |
| 2          | mouse        | 80    |
| 3          | screen       | 600   |
| 4          | hard disk    | 450   |
+------------+--------------+-------+
输出：
+--------------+------------+----------+------------+
| product_name | product_id | order_id | order_date |
+--------------+------------+----------+------------+
| keyboard     | 1          | 6        | 2020-08-01 |
| keyboard     | 1          | 7        | 2020-08-01 |
| mouse        | 2          | 8        | 2020-08-03 |
| screen       | 3          | 3        | 2020-08-29 |
+--------------+------------+----------+------------+
解释：
keyboard 的最新订单在2020-08-01, 在这天有两次下单.
mouse 的最新订单在2020-08-03, 在这天只有一次下单.
screen 的最新订单在2020-08-29, 在这天只有一次下单.
hard disk 没有被下单, 我们不把它包含在结果表中.

数据准备

Create table If Not Exists Customers (customer_id int, name varchar(10))
Create table If Not Exists Orders (order_id int, order_date date, customer_id int, product_id int)
Create table If Not Exists Products (product_id int, product_name varchar(20), price int)
Truncate table Customers
insert into Customers (customer_id, name) values ('1', 'Winston')
insert into Customers (customer_id, name) values ('2', 'Jonathan')
insert into Customers (customer_id, name) values ('3', 'Annabelle')
insert into Customers (customer_id, name) values ('4', 'Marwan')
insert into Customers (customer_id, name) values ('5', 'Khaled')
Truncate table Orders
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('1', '2020-07-31', '1', '1')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('2', '2020-7-30', '2', '2')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('3', '2020-08-29', '3', '3')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('4', '2020-07-29', '4', '1')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('5', '2020-06-10', '1', '2')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('6', '2020-08-01', '2', '1')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('7', '2020-08-01', '3', '1')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('8', '2020-08-03', '1', '2')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('9', '2020-08-07', '2', '3')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, product_id) values ('10', '2020-07-15', '1', '2')
Truncate table Products
insert into Products (product_id, product_name, price) values ('1', 'keyboard', '120')
insert into Products (product_id, product_name, price) values ('2', 'mouse', '80')
insert into Products (product_id, product_name, price) values ('3', 'screen', '600')
insert into Products (product_id, product_name, price) values ('4', 'hard disk', '450')

分析

①首先通过product_id将两张表连接起来 同时用rank窗口函数 根据商品分组根据订单日期降序排名 排名越靠前说明是最新日期

select products.product_id,product_name,order_id,order_date,rank() over (partition by product_id order by order_date desc) r1from productsjoin orders on products.product_id = orders.product_id

② 然后 取排名为1 的  按题目要求排序

select product_name, product_id, order_id, order_date
from t1
where r1 = 1
order by product_name, product_id, order_id

代

with t1 as (select products.product_id,product_name,order_id,order_date,rank() over (partition by product_id order by order_date desc) r1from productsjoin orders on products.product_id = orders.product_id)
select product_name, product_id, order_id, order_date
from t1
where r1 = 1
order by product_name, product_id, order_id

描述    1532. 最近的三笔订单

表：Customers

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是该表具有唯一值的列
该表包含消费者的信息

表：Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| customer_id   | int     |
| cost          | int     |
+---------------+---------+
order_id 是该表具有唯一值的列
该表包含 id 为 customer_id 的消费者的订单信息
每一个消费者 每天一笔订单

写一个解决方案，找到每个用户的最近三笔订单。如果用户的订单少于 3 笔，则返回他的全部订单。

返回的结果按照 customer_name 升序 排列。如果有相同的排名，则按照 customer_id 升序 排列。如果排名还有相同，则按照 order_date 降序 排列。

结果格式如下例所示：

示例 1:

输入：
Customers
+-------------+-----------+
| customer_id | name      |
+-------------+-----------+
| 1           | Winston   |
| 2           | Jonathan  |
| 3           | Annabelle |
| 4           | Marwan    |
| 5           | Khaled    |
+-------------+-----------+Orders
+----------+------------+-------------+------+
| order_id | order_date | customer_id | cost |
+----------+------------+-------------+------+
| 1        | 2020-07-31 | 1           | 30   |
| 2        | 2020-07-30 | 2           | 40   |
| 3        | 2020-07-31 | 3           | 70   |
| 4        | 2020-07-29 | 4           | 100  |
| 5        | 2020-06-10 | 1           | 1010 |
| 6        | 2020-08-01 | 2           | 102  |
| 7        | 2020-08-01 | 3           | 111  |
| 8        | 2020-08-03 | 1           | 99   |
| 9        | 2020-08-07 | 2           | 32   |
| 10       | 2020-07-15 | 1           | 2    |
+----------+------------+-------------+------+
输出：
+---------------+-------------+----------+------------+
| customer_name | customer_id | order_id | order_date |
+---------------+-------------+----------+------------+
| Annabelle     | 3           | 7        | 2020-08-01 |
| Annabelle     | 3           | 3        | 2020-07-31 |
| Jonathan      | 2           | 9        | 2020-08-07 |
| Jonathan      | 2           | 6        | 2020-08-01 |
| Jonathan      | 2           | 2        | 2020-07-30 |
| Marwan        | 4           | 4        | 2020-07-29 |
| Winston       | 1           | 8        | 2020-08-03 |
| Winston       | 1           | 1        | 2020-07-31 |
| Winston       | 1           | 10       | 2020-07-15 |
+---------------+-------------+----------+------------+
解释：
Winston 有 4 笔订单, 排除了 "2020-06-10" 的订单, 因为它是最老的订单。
Annabelle 只有 2 笔订单, 全部返回。
Jonathan 恰好有 3 笔订单。
Marwan 只有 1 笔订单。
结果表我们按照 customer_name 升序排列，customer_id 升序排列，order_date 降序排列。

数据准备

Create table If Not Exists Customers (customer_id int, name varchar(10))
Create table If Not Exists Orders (order_id int, order_date date, customer_id int, cost int)
Truncate table Customers
insert into Customers (customer_id, name) values ('1', 'Winston')
insert into Customers (customer_id, name) values ('2', 'Jonathan')
insert into Customers (customer_id, name) values ('3', 'Annabelle')
insert into Customers (customer_id, name) values ('4', 'Marwan')
insert into Customers (customer_id, name) values ('5', 'Khaled')
Truncate table Orders
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('1', '2020-07-31', '1', '30')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('2', '2020-7-30', '2', '40')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('3', '2020-07-31', '3', '70')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('4', '2020-07-29', '4', '100')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('5', '2020-06-10', '1', '1010')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('6', '2020-08-01', '2', '102')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('7', '2020-08-01', '3', '111')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('8', '2020-08-03', '1', '99')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('9', '2020-08-07', '2', '32')
insert into Orders (order_id, order_date, customer_id, cost) values ('10', '2020-07-15', '1', '2')

分析

①首先通过customer_id 将两张表连接起来 同时根据顾客分组 日期降序排名 

select name,C.customer_id,order_id,order_date,rank() over (partition by customer_id order by order_date desc) r1from Ordersjoin Customers C on Orders.customer_id = C.customer_id

② 然后取前三名 根据题目排序顺序

select name customer_name, customer_id, order_id, order_date
from t1
where r1 <= 3
order by customer_name, customer_id, order_date desc

代码

with t1 as (select name,C.customer_id,order_id,order_date,rank() over (partition by customer_id order by order_date desc) r1from Ordersjoin Customers C on Orders.customer_id = C.customer_id)
select name customer_name, customer_id, order_id, order_date
from t1
where r1 <= 3
order by customer_name, customer_id, order_date desc;

描述   1831.每天的最大交易

表：Transactions

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| transaction_id | int      |
| day            | datetime |
| amount         | int      |
+----------------+----------+
transaction_id 是该表具有唯一值的列。
每行包括了该次交易的信息。

编写一个解决方案，报告每天交易金额 amount 最大 的交易 ID 。如果一天中有多个这样的交易，返回这些交易的 ID 。

返回结果根据 transaction_id 升序排列。

返回格式如下示例所示：

示例 1：

输入：
Transactions table:
+----------------+--------------------+--------+
| transaction_id | day                | amount |
+----------------+--------------------+--------+
| 8              | 2021-4-3 15:57:28  | 57     |
| 9              | 2021-4-28 08:47:25 | 21     |
| 1              | 2021-4-29 13:28:30 | 58     |
| 5              | 2021-4-28 16:39:59 | 40     |
| 6              | 2021-4-29 23:39:28 | 58     |
+----------------+--------------------+--------+
输出：
+----------------+
| transaction_id |
+----------------+
| 1              |
| 5              |
| 6              |
| 8              |
+----------------+
解释：
"2021-4-3"  --> 有一个 id 是 8 的交易，因此，把它加入结果表。 
"2021-4-28" --> 有两个交易，id 是 5 和 9 ，交易 5 的金额是 40 ，而交易 9 的数量是 21 。只需要将交易 5 加入结果表，因为它是当天金额最大的交易。
"2021-4-29" --> 有两个交易，id 是 1 和 6 ，这两个交易的金额都是 58 ，因此需要把它们都写入结果表。
最后，把交易 id 按照升序排列。

数据准备

Create table If Not Exists Transactions (transaction_id int, day date, amount int)
Truncate table Transactions
insert into Transactions (transaction_id, day, amount) values ('8', '2021-4-3 15:57:28', '57')
insert into Transactions (transaction_id, day, amount) values ('9', '2021-4-28 08:47:25', '21')
insert into Transactions (transaction_id, day, amount) values ('1', '2021-4-29 13:28:30', '58')
insert into Transactions (transaction_id, day, amount) values ('5', '2021-4-28 16:39:59', '40')
insert into Transactions (transaction_id, day, amount) values ('6', '2021-4-29 23:39:28', '58')

分析

①首先根据日期分组 金额降序排名  （还可以用max函数）

select transaction_id, day, rank() over (partition by day order by amount desc) r1from Transactions

② 然后取排名为1 的 根据题目要求排序

select transaction_id
from t1
where r1 = 1
order by transaction_id;

代码

with t1 as (select transaction_id, day, rank() over (partition by day order by amount desc) r1from Transactions)
select transaction_id
from t1
where r1 = 1
order by transaction_id;

总结

求最近几天 或者top N 优先考虑排名窗口函数 

区别：

rank --------> 1,1,3,4

row_number -------->1,2,3,4

dense_rank --------> 1,1,2,3

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Linux 文件 IO 管理（第一讲）

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Linux 文件 IO 管理&#xff08;第一讲&#xff09; 回顾 C 语言文件操作&#xff0c;提炼理解新创建的文件为什么被放在可执行文件的同级目录下&#xff1f;上述 log.txt 何时被创建&#xff1f;又是谁在打开它&#xff1f;那文件没有被打开的时候在哪里&#xff1f;一个进程可…
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电脑的固态硬盘

电脑的固态硬盘

常见种类 1.SATA接口&#xff1a;一般由一个铁盒子&#xff0c;里面装着控制芯片&#xff0c;以及内存颗粒组成的SSD硬盘。 比机械硬盘读写速度快&#xff0c;比M.2读写速度慢。目前常用的是3.0 2.M.2 PCI-E接口&#xff1a;无机械零件设计&#xff0c;相当于没有噪音。速度比…
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Chrome谷歌浏览器登录账号next无反应

Chrome谷歌浏览器登录账号next无反应

文章目录 问题描述 我们的Chrome浏览器在更新之后&#xff0c;会出现登录谷歌账号的时候&#xff0c;当你输入你的谷歌邮箱之后&#xff0c;点击 n e x t next next,也就是下一步的时候&#xff0c;页面没有反应&#xff0c;也就是没有跳转到输入密码的页面。 分析 根据logs里…
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借助大模型将文档转换为视频

借助大模型将文档转换为视频

利用传统手段将文档内容转换为视频&#xff0c;比如根据文档内容录制一个视频&#xff0c;不仅需要投入大量的时间和精力&#xff0c;而且往往需要具备专业的视频编辑技能。使用大模型技术可以更加有效且智能化地解决上述问题。本实践方案旨在依托大语言模型&#xff08;Large …
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[数据集][目标检测]疟疾恶性疟原虫物种目标检测数据集VOC+YOLO格式948张1类别

[数据集][目标检测]疟疾恶性疟原虫物种目标检测数据集VOC+YOLO格式948张1类别

数据集格式&#xff1a;Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件&#xff0c;仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)&#xff1a;948 标注数量(xml文件个数)&#xff1a;948 标注数量(txt文件个数)&#xff1a;948 标注类别…
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【C++】——继承详解

【C++】——继承详解

目录 1、继承的概念与意义 2、继承的使用 2.1继承的定义及语法 2.2基类与派生类间的转换 2.3继承中的作用域 2.4派生类的默认成员函数 <1>构造函数 <2>拷贝构造函数 <3>赋值重载函数 <4析构函数 <5>总结 3、继承与友元 4、继承与静态变…
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蓝桥杯—STM32G431RBT6按键的多方式使用（包含软件消抖方法精讲）从原理层面到实际应用（一）

蓝桥杯—STM32G431RBT6按键的多方式使用（包含软件消抖方法精讲）从原理层面到实际应用（一）

新建工程教程见http://t.csdnimg.cn/JySLg 点亮LED教程见http://t.csdnimg.cn/Urlj5 末尾含所有代码 目录 按键原理图 一、按键使用需要解决的问题 1.抖动 1.什么是抖动 2.抖动类型 3.如何去消除抖动 FIRST.延时函数消抖&#xff08;缺点&#xff1a;浪费CPU资源&#xff…
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Python(TensorFlow和PyTorch)及C++注意力网络导图

Python(TensorFlow和PyTorch)及C++注意力网络导图

&#x1f3af;要点 谱图神经网络计算注意力分数对比图神经网络、卷积网络和图注意力网络药物靶标建模学习和预测相互作用腹侧和背侧皮质下结构手写字体字符序列文本识别组织病理学图像分析长短期记忆财务模式预测相关性生物医学图像特征学习和迭代纠正 Python注意力机制 对…
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深度学习Day-33：Semi-Supervised GAN理论与实战

深度学习Day-33：Semi-Supervised GAN理论与实战

&#x1f368; 本文为&#xff1a;[&#x1f517;365天深度学习训练营] 中的学习记录博客 &#x1f356; 原作者&#xff1a;[K同学啊 | 接辅导、项目定制] 一、 基础配置 语言环境&#xff1a;Python3.8编译器选择&#xff1a;Pycharm深度学习环境&#xff1a; torch1.12.1c…
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3 种自然语言处理(NLP)技术：RNN、Transformers、BERT

3 种自然语言处理(NLP)技术：RNN、Transformers、BERT

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域&#xff0c;旨在使机器能够理解文本数据。NLP 研究由来已久&#xff0c;但直到最近&#xff0c;随着大数据和更高计算处理能力的引入&#xff0c;它才变得更加突出。 随着 NLP 领域的规模越来越大&#xff0c;许多研究人员都试图提高…
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【 html+css 绚丽Loading 】000051 方寸轮回矩

【 html+css 绚丽Loading 】000051 方寸轮回矩

前言&#xff1a;哈喽&#xff0c;大家好&#xff0c;今天给大家分享今天给大家分享一篇文章&#xff01;并提供具体代码帮助大家深入理解&#xff0c;彻底掌握&#xff01;创作不易&#xff0c;如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发&#xff0c;欢迎收藏关注哦 &#x1f…
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蓝桥杯-基于STM32G432RBT6的LCD进阶（LCD界面切换以及高亮显示界面）

蓝桥杯-基于STM32G432RBT6的LCD进阶（LCD界面切换以及高亮显示界面）

目录 一、页面切换内容详解 1.逻辑解释 2.代码详解 code.c&#xff08;内含详细讲解&#xff09; code.h main.c 3.效果图片展示 ​编辑 二、页面选项高亮内容详解 1.逻辑解释 2.读入数据 FIRST.第一种高亮类型 code.c&#xff08;内含代码详解&#xff09; code.…
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[000-01-008].第05节：OpenFeign特性-重试机制

[000-01-008].第05节：OpenFeign特性-重试机制

我的后端学习大纲 SpringCloud学习大纲 1.1.重试机制的默认值&#xff1a; 1.重试机制默认是关闭的&#xff0c;给了默认值 1.2.测试重试机制的默认值&#xff1a; 1.3.开启Retryer功能&#xff1a; 1.修改配置文件YML的配置&#xff1a; 2.新增配置类&#xff1a; packa…
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大模型时代：普通人如何获利

大模型时代：普通人如何获利

随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;我们正步入一个以大模型为驱动力的新时代。这些大型语言模型&#xff0c;如GPT-3和BERT&#xff0c;已经在各个领域展现出惊人的能力&#xff0c;包括文本生成、翻译、问答等。这些技术的进步不仅改变了我们的生活&#xff0c;也为普通人…
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【ACM出版】第三届人工智能与智能信息处理国际学术会议（AIIIP 2024，10月25-27）

【ACM出版】第三届人工智能与智能信息处理国际学术会议（AIIIP 2024，10月25-27）

第三届人工智能与智能信息处理国际学术会议&#xff08;AIIIP 2024&#xff09; 2024 3rd International Conference on Artificial Intelligence and Intelligent Information Processing 中国-天津 | 2024年10月25-27日 | 会议官网&#xff1a;www.aiiip.net 官方信息 会议…
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Redis常用操作及springboot整合redis

Redis常用操作及springboot整合redis

1. Redis和Mysql的区别 数据模型&#xff1a;二者都是数据库,但是不同的是mysql是进行存储到磁盘当中,而Redis是进行存储到内存中. 数据模型 : mysql的存储的形式是二维表而Redis是通过key-value键值对的形式进行存储数据. 实际的应用的场景: Redis适合于需要快速读写的场景&…
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[Linux]：进程间通信(下)

[Linux]：进程间通信(下)

✨✨ 欢迎大家来到贝蒂大讲堂✨✨ &#x1f388;&#x1f388;养成好习惯&#xff0c;先赞后看哦~&#x1f388;&#x1f388; 所属专栏&#xff1a;Linux学习 贝蒂的主页&#xff1a;Betty’s blog 1. system V通信 前面我们所探究的通信方式都是基于管道文件的&#xff0c;而…
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