【力扣 | SQL题 | 每日四题】力扣1440, 1378, 1421, 1393, 1407

1. 力扣1440：计算布尔值表达式的值

1.1 题目：

表 Variables:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| name          | varchar |
| value         | int     |
+---------------+---------+
在 SQL 中，name 是该表主键.
该表包含了存储的变量及其对应的值.

表 Expressions:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| left_operand  | varchar |
| operator      | enum    |
| right_operand | varchar |
+---------------+---------+
在 SQL 中，(left_operand, operator, right_operand) 是该表主键.
该表包含了需要计算的布尔表达式.
operator 是枚举类型, 取值于('<', '>', '=')
left_operand 和 right_operand 的值保证存在于 Variables 表单中.

计算表 Expressions 中的布尔表达式。

返回的结果表 无顺序要求 。

结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Variables 表:
+------+-------+
| name | value |
+------+-------+
| x    | 66    |
| y    | 77    |
+------+-------+Expressions 表:
+--------------+----------+---------------+
| left_operand | operator | right_operand |
+--------------+----------+---------------+
| x            | >        | y             |
| x            | <        | y             |
| x            | =        | y             |
| y            | >        | x             |
| y            | <        | x             |
| x            | =        | x             |
+--------------+----------+---------------+输出:
+--------------+----------+---------------+-------+
| left_operand | operator | right_operand | value |
+--------------+----------+---------------+-------+
| x            | >        | y             | false |
| x            | <        | y             | true  |
| x            | =        | y             | false |
| y            | >        | x             | true  |
| y            | <        | x             | false |
| x            | =        | x             | true  |
+--------------+----------+---------------+-------+
解释：
如上所示, 你需要通过使用 Variables 表来找到 Expressions 表中的每一个布尔表达式的值.

1.2 思路：

使用到了case when语句和if函数。

1.3 题解：

select left_operand, operator, right_operand,
-- 三种情况：使用case when then 语句
-- 再使用两个子查询找到两边的操作数，然后使用if函数判断value
case operator when '<' then if((select value from Variables where name = left_operand) < (select value from Variables where name = right_operand), 'true', 'false')
when '>' then if((select value from Variables where name = left_operand) > (select value from Variables where name = right_operand), 'true', 'false')
else if((select value from Variables where name = left_operand) = (select value from Variables where name = right_operand), 'true', 'false')
end as valuefrom Expressions e

2. 力扣1378：使用唯一标识码替换员工ID

2.1 题目：

Employees 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
在 SQL 中，id 是这张表的主键。
这张表的每一行分别代表了某公司其中一位员工的名字和 ID 。

EmployeeUNI 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| unique_id     | int     |
+---------------+---------+
在 SQL 中，(id, unique_id) 是这张表的主键。
这张表的每一行包含了该公司某位员工的 ID 和他的唯一标识码（unique ID）。

展示每位用户的 唯一标识码（unique ID ）；如果某位员工没有唯一标识码，使用 null 填充即可。

你可以以 任意 顺序返回结果表。

返回结果的格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Employees 表:
+----+----------+
| id | name     |
+----+----------+
| 1  | Alice    |
| 7  | Bob      |
| 11 | Meir     |
| 90 | Winston  |
| 3  | Jonathan |
+----+----------+
EmployeeUNI 表:
+----+-----------+
| id | unique_id |
+----+-----------+
| 3  | 1         |
| 11 | 2         |
| 90 | 3         |
+----+-----------+
输出：
+-----------+----------+
| unique_id | name     |
+-----------+----------+
| null      | Alice    |
| null      | Bob      |
| 2         | Meir     |
| 3         | Winston  |
| 1         | Jonathan |
+-----------+----------+
解释：
Alice and Bob 没有唯一标识码, 因此我们使用 null 替代。
Meir 的唯一标识码是 2 。
Winston 的唯一标识码是 3 。
Jonathan 唯一标识码是 1 。

2.2 思路：

简单的左外连接，使用到if函数考虑到左外连接unique_id为null的情况.

2.3 题解：

select if(unique_id is null, null, unique_id) unique_id , name
from Employees e1
left join EmployeeUNI e2
on e1.id = e2.id

3. 力扣1421：净现值查找

3.1 题目：

表: NPV

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| year          | int     |
| npv           | int     |
+---------------+---------+
(id, year) 是该表主键(具有唯一值的列的组合).
该表有每一笔存货的年份, id 和对应净现值的信息.

表: Queries

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| year          | int     |
+---------------+---------+
(id, year) 是该表主键(具有唯一值的列的组合).
该表有每一次查询所对应存货的 id 和年份的信息.

编写解决方案，找到 Queries 表中每一次查询的净现值。

结果表 没有顺序要求 。

查询结果的格式如下所示:

示例 1：

输入：
NPV 表:
+------+--------+--------+
| id   | year   | npv    |
+------+--------+--------+
| 1    | 2018   | 100    |
| 7    | 2020   | 30     |
| 13   | 2019   | 40     |
| 1    | 2019   | 113    |
| 2    | 2008   | 121    |
| 3    | 2009   | 12     |
| 11   | 2020   | 99     |
| 7    | 2019   | 0      |
+------+--------+--------+Queries 表:
+------+--------+
| id   | year   |
+------+--------+
| 1    | 2019   |
| 2    | 2008   |
| 3    | 2009   |
| 7    | 2018   |
| 7    | 2019   |
| 7    | 2020   |
| 13   | 2019   |
+------+--------+
输出：
+------+--------+--------+
| id   | year   | npv    |
+------+--------+--------+
| 1    | 2019   | 113    |
| 2    | 2008   | 121    |
| 3    | 2009   | 12     |
| 7    | 2018   | 0      |
| 7    | 2019   | 0      |
| 7    | 2020   | 30     |
| 13   | 2019   | 40     |
+------+--------+--------+
解释：
(7, 2018)的净现值不在 NPV 表中, 我们把它看作是 0.
所有其它查询的净现值都能在 NPV 表中找到.

3.2 思路：

看注释。

3.3 题解：

-- 遍历Queries表中的每一条记录
-- 从NPV表中找到对应的净现值
-- ifNull函数当没查询到净现值时，则用0替代
select id, year,ifNull((select npvfrom NPV n where n.id = q.id and n.year = q.year), 0
) npv    
from Queries q

4. 力扣1393：股票的资本损益

4.1 题目：

Stocks 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| stock_name    | varchar |
| operation     | enum    |
| operation_day | int     |
| price         | int     |
+---------------+---------+
(stock_name, operation_day) 是这张表的主键(具有唯一值的列的组合)
operation 列使用的是一种枚举类型，包括：('Sell','Buy')
此表的每一行代表了名为 stock_name 的某支股票在 operation_day 这一天的操作价格。
此表可以保证，股票的每个“卖出”操作在前一天都有相应的“买入”操作。并且，股票的每个“买入”操作在即将到来的一天都有相应的“卖出”操作。

编写解决方案报告每只股票的 资本损益。

股票的 资本利得/损失 是指一次或多次买卖该股票后的总收益或损失。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1：

输入：
Stocks 表:
+---------------+-----------+---------------+--------+
| stock_name    | operation | operation_day | price  |
+---------------+-----------+---------------+--------+
| Leetcode      | Buy       | 1             | 1000   |
| Corona Masks  | Buy       | 2             | 10     |
| Leetcode      | Sell      | 5             | 9000   |
| Handbags      | Buy       | 17            | 30000  |
| Corona Masks  | Sell      | 3             | 1010   |
| Corona Masks  | Buy       | 4             | 1000   |
| Corona Masks  | Sell      | 5             | 500    |
| Corona Masks  | Buy       | 6             | 1000   |
| Handbags      | Sell      | 29            | 7000   |
| Corona Masks  | Sell      | 10            | 10000  |
+---------------+-----------+---------------+--------+
输出：
+---------------+-------------------+
| stock_name    | capital_gain_loss |
+---------------+-------------------+
| Corona Masks  | 9500              |
| Leetcode      | 8000              |
| Handbags      | -23000            |
+---------------+-------------------+
解释：
Leetcode 股票在第一天以1000美元的价格买入，在第五天以9000美元的价格卖出。资本收益=9000-1000=8000美元。
Handbags 股票在第17天以30000美元的价格买入，在第29天以7000美元的价格卖出。资本损失=7000-30000=-23000美元。
Corona Masks 股票在第1天以10美元的价格买入，在第3天以1010美元的价格卖出。在第4天以1000美元的价格再次购买，在第5天以500美元的价格出售。最后，它在第6天以1000美元的价格被买走，在第10天以10000美元的价格被卖掉。资本损益是每次（’Buy'->'Sell'）操作资本收益或损失的和=（1010-10）+（500-1000）+（10000-1000）=1000-500+9000=9500美元。

4.2 思路：

4.3 题解：

-- 以stock_name分组。计算出其卖出的股票减去买的股票-- where operation = 'Sell' and s2.stock_name = s.stock_name
-- 找到外面一条记录的卖出股票的收益-- where operation = 'Buy' and s1.stock_name = s.stock_name
-- 找到外面一条记录的买进的成本
select stock_name, ((select sum(price)from Stocks s2 where operation = 'Sell' and s2.stock_name = s.stock_name
) - (select sum(price)from Stocks s1where operation = 'Buy' and s1.stock_name = s.stock_name
)) capital_gain_loss
from Stocks s 
group by stock_name

5. 力扣1407：排名靠前的旅行者

5.1 题目：

表：Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
id 是该表中具有唯一值的列。
name 是用户名字。

表：Rides

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| user_id       | int     |
| distance      | int     |
+---------------+---------+
id 是该表中具有唯一值的列。
user_id 是本次行程的用户的 id, 而该用户此次行程距离为 distance 。

编写解决方案，报告每个用户的旅行距离。

返回的结果表单，以 travelled_distance 降序排列 ，如果有两个或者更多的用户旅行了相同的距离, 那么再以 name 升序排列 。

返回结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Users 表：
+------+-----------+
| id   | name      |
+------+-----------+
| 1    | Alice     |
| 2    | Bob       |
| 3    | Alex      |
| 4    | Donald    |
| 7    | Lee       |
| 13   | Jonathan  |
| 19   | Elvis     |
+------+-----------+Rides 表：
+------+----------+----------+
| id   | user_id  | distance |
+------+----------+----------+
| 1    | 1        | 120      |
| 2    | 2        | 317      |
| 3    | 3        | 222      |
| 4    | 7        | 100      |
| 5    | 13       | 312      |
| 6    | 19       | 50       |
| 7    | 7        | 120      |
| 8    | 19       | 400      |
| 9    | 7        | 230      |
+------+----------+----------+
输出：
+----------+--------------------+
| name     | travelled_distance |
+----------+--------------------+
| Elvis    | 450                |
| Lee      | 450                |
| Bob      | 317                |
| Jonathan | 312                |
| Alex     | 222                |
| Alice    | 120                |
| Donald   | 0                  |
+----------+--------------------+
解释：
Elvis 和 Lee 旅行了 450 英里，Elvis 是排名靠前的旅行者，因为他的名字在字母表上的排序比 Lee 更小。
Bob, Jonathan, Alex 和 Alice 只有一次行程，我们只按此次行程的全部距离对他们排序。
Donald 没有任何行程, 他的旅行距离为 0。

5.2 思路：

看注释。

5.3 题解：

-- 创建temp表，得到我们需要的表
-- 分组，求得每个用户的总行程
with temp as (select sum(distance) sum_distance, user_id, namefrom Users u left join Rides r on u.id = r.user_idgroup by user_id
)select name, ifNull(sum_distance, 0) travelled_distance
from temp
order by travelled_distance desc, name

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因为若依放入用户的时候&#xff0c;会在减值中添加随机串&#xff0c;所以用户的key会在redis中变成&#xff1a; login_tokens:6af07052-b76d-44dd-a296-1335af03b2a6 这样的样子。 如果用 Set<Object> items redisService.redisTemplate.keys("login_tokens&…
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