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【力扣 + 牛客 | SQL题 | 每日4题】牛客大厂面试真题W3，W10

article 2024/10/27 4:43:09

1. 牛客大厂面试真题SQLW3：分析客户逾期情况

1.1 题目：

描述

有贷款信息表：loan_tb（agreement_id：合同id，customer_id：客户id，loan_amount：贷款金额，pay_amount：已还金额，overdue_days：逾期天数）

客户信息表：customer_tb（customer_id：客户id，customer_age：客户年龄，pay_ability：还款能力级别）

请根据以上数据分析各还款能力级别的客户逾期情况，按照还款能力级别统计有逾期行为客户占比？

要求输出还款能力级别、逾期客户占比；

注：逾期客户占比要求按照百分数形式输出并四舍五入保留 1 位小数，最终结果按照占比降序排序；

示例数据结果如下：

结果解释：

还款能力级别为 C 的客户有1113、1116、1119，其中有逾期行为的客户为 1113、1119，故结果为 2/3=66.7%；

其他结果同理。

示例1
输入：

drop table if exists  `loan_tb` ; 
CREATE TABLE `loan_tb` (
`agreement_id` int(11) NOT NULL,
`customer_id` int(11) NOT NULL,
`loan_amount` int(11) NOT NULL,
`pay_amount` int(11) NOT NULL,
`overdue_days` int(11),
PRIMARY KEY (`agreement_id`));
INSERT INTO loan_tb VALUES(10111,1111,20000,18000,null); 
INSERT INTO loan_tb VALUES(10112,1112,10000,10000,null); 
INSERT INTO loan_tb VALUES(10113,1113,15000,10000,38); 
INSERT INTO loan_tb VALUES(10114,1114,50000,30000,null); 
INSERT INTO loan_tb VALUES(10115,1115,60000,50000,null); 
INSERT INTO loan_tb VALUES(10116,1116,10000,8000,null); 
INSERT INTO loan_tb VALUES(10117,1117,50000,50000,null); 
INSERT INTO loan_tb VALUES(10118,1118,25000,10000,5); 
INSERT INTO loan_tb VALUES(10119,1119,20000,1000,106); 

drop table if exists  `customer_tb` ; 
CREATE TABLE `customer_tb` (
`customer_id` int(11) NOT NULL,
`customer_age` int(11) NOT NULL,
`pay_ability` varchar(2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`customer_id`));
INSERT INTO customer_tb VALUES(1111,28,'B'); 
INSERT INTO customer_tb VALUES(1112,38,'A'); 
INSERT INTO customer_tb VALUES(1113,20,'C'); 
INSERT INTO customer_tb VALUES(1114,30,'A'); 
INSERT INTO customer_tb VALUES(1115,29,'B'); 
INSERT INTO customer_tb VALUES(1116,21,'C'); 
INSERT INTO customer_tb VALUES(1117,35,'B'); 
INSERT INTO customer_tb VALUES(1118,36,'B'); 
INSERT INTO customer_tb VALUES(1119,25,'C'); 
复制输出：

pay_ability|overdue_ratio
C|66.7%
B|25.0%
A|0.0%

1.2 思路：

分组以后就是简单的计算。

1.3 题解：

with tep1 as (
    -- 先将两表连接
    select pay_ability, overdue_days
    from loan_tb t1
    join customer_tb t2
    on t1.customer_id = t2.customer_id
)
-- 分组，然后就是简单的计算。
select pay_ability, 

concat(round((select count(*) from tep1 t2 where overdue_days is not null and t1.pay_ability=t2.pay_ability) /
count(*) * 100, 1), '%') overdue_ratio

from tep1 t1
group by pay_ability
order by overdue_ratio desc

2.  牛客大厂面试真题SQLW10：统计各岗位员工平均工作时长

2.1 题目：

描述

某公司员工信息数据及单日出勤信息数据如下：

员工信息表staff_tb(staff_id-员工id,staff_name-员工姓名,staff_gender-员工性别,post-员工岗位类别,department-员工所在部门)，如下所示：

出勤信息表attendent_tb(info_id-信息id,staff_id-员工id,first_clockin-上班打卡时间,last_clockin-下班打卡时间)，如下所示：

问题：请统计该公司各岗位员工平均工作时长？

注：如员工未打卡该字段数据会存储为NULL，那么不计入在内；

要求输出：员工岗位类别、平均工作时长（以小时为单位输出并保留三位小数），按照平均工作时长降序排序；
示例数据结果如下：

解释：Engineer类岗位有4、5、6共计3名员工，工作时长分别为：9.500、9.167、10.250，则平均工作时长为 （9.500+9.167+10.250）/3=9.639小时

其他结果同理.....

示例1
输入：

drop table if exists  `staff_tb` ; 
CREATE TABLE `staff_tb` (
`staff_id` int(11) NOT NULL,
`staff_name` varchar(16) NOT NULL,
`staff_gender` char(8) NOT NULL,
`post` varchar(11) NOT NULL,
`department` varchar(16) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`staff_id`));
INSERT INTO staff_tb VALUES(1,'Angus','male','Financial','dep1'); 
INSERT INTO staff_tb VALUES(2,'Cathy','female','Director','dep1'); 
INSERT INTO staff_tb VALUES(3,'Aldis','female','Director','dep2'); 
INSERT INTO staff_tb VALUES(4,'Lawson','male','Engineer','dep1'); 
INSERT INTO staff_tb VALUES(5,'Carl','male','Engineer','dep2'); 
INSERT INTO staff_tb VALUES(6,'Ben','male','Engineer','dep1'); 
INSERT INTO staff_tb VALUES(7,'Rose','female','Financial','dep2'); 

drop table if exists  `attendent_tb` ;   
CREATE TABLE `attendent_tb` (
`info_id` int(11) NOT NULL,
`staff_id` int(11) NOT NULL,
`first_clockin` datetime NULL,
`last_clockin` datetime NULL,
PRIMARY KEY (`info_id`));
INSERT INTO attendent_tb VALUES(101,1,'2022-03-22 08:00:00','2022-03-22 17:00:00');
INSERT INTO attendent_tb VALUES(102,2,'2022-03-22 08:30:00','2022-03-22 18:00:00');
INSERT INTO attendent_tb VALUES(103,3,'2022-03-22 08:45:00','2022-03-22 17:00:00');
INSERT INTO attendent_tb VALUES(104,4,'2022-03-22 09:00:00','2022-03-22 18:30:00');
INSERT INTO attendent_tb VALUES(105,5,'2022-03-22 09:00:00','2022-03-22 18:10:00');
INSERT INTO attendent_tb VALUES(106,6,'2022-03-22 09:15:00','2022-03-22 19:30:00');
INSERT INTO attendent_tb VALUES(107,7,'2022-03-22 09:30:00','2022-03-22 18:29:00');
复制输出：

post|work_hours
Engineer|9.639
Financial|8.992
Director|8.875

2.2 思路：

使用timestampdiff函数可以计算两个日期的相差秒数，再除以3600得到小时。

然后就是常规的分组计算。

2.3 题解：

with tep1 as (
    -- 先求出每个人的工作时长
    select staff_id, round(timestampdiff(second, first_clockin, last_clockin) / 3600, 3) time_diff
    from attendent_tb
    where first_clockin is not null
    and last_clockin is not null
)
-- 然后以post分组计算平均值
select post, round(avg(time_diff), 3) work_hours
from tep1 t1
join staff_tb t2
on t1.staff_id = t2.staff_id
group by post
order by work_hours desc

3. 牛客SQL热题196：查找入职员工时间排名倒数第三的员工的所有信息

3.1 题目：

描述

有一个员工employees表简况如下:

emp_nobirth_datefirst_namelast_namegenderhire_date
100011953-09-02GeorgiFacelloM1986-06-26
100021964-06-02BezalelSimmelF1985-11-21
100031959-12-03PartoBamfordM1986-08-28
100041954-05-01ChristianKoblickM1986-12-01

请你查找employees里入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息，以上例子输出如下:

emp_nobirth_datefirst_namelast_namegenderhire_date
100011953-09-02GeorgiFacelloM1986-06-26

注意：可能会存在同一个日期入职的员工，所以入职员工时间排名倒数第三的员工可能不止一个。

示例1
输入：

drop table if exists  `employees` ; 
CREATE TABLE `employees` (
`emp_no` int(11) NOT NULL,
`birth_date` date NOT NULL,
`first_name` varchar(14) NOT NULL,
`last_name` varchar(16) NOT NULL,
`gender` char(1) NOT NULL,
`hire_date` date NOT NULL,
PRIMARY KEY (`emp_no`));
INSERT INTO employees VALUES(10001,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
INSERT INTO employees VALUES(10002,'1964-06-02','Bezalel','Simmel','F','1985-11-21');
INSERT INTO employees VALUES(10003,'1959-12-03','Parto','Bamford','M','1986-08-28');
INSERT INTO employees VALUES(10004,'1954-05-01','Chirstian','Koblick','M','1986-12-01');
INSERT INTO employees VALUES(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');
INSERT INTO employees VALUES(10007,'1957-05-23','Tzvetan','Zielinski','F','1989-02-10');
INSERT INTO employees VALUES(10008,'1958-02-19','Saniya','Kalloufi','M','1994-09-15');
INSERT INTO employees VALUES(10009,'1952-04-19','Sumant','Peac','F','1985-02-18');
INSERT INTO employees VALUES(10010,'1963-06-01','Duangkaew','Piveteau','F','1989-08-24');
INSERT INTO employees VALUES(10011,'1953-11-07','Mary','Sluis','F','1990-01-22');
复制输出：

10005|1955-01-21|Kyoichi|Maliniak|M|1989-09-12

3.2 思路：

排名倒三 => 窗口函数 => 结果不止一个 => dense_rank

3.3 题解：

with tep1 as (
    -- 倒数第三 => 窗口函数 => 可能不止一个 => dense_rank
    select emp_no, birth_date, first_name, last_name, gender, hire_date,
    dense_rank() over (order by hire_date desc) ranks
    from employees
)
select emp_no, birth_date, first_name, last_name, gender, hire_date
from tep1
where ranks = 3

4. 力扣2175：世界排名的变化

4.1 题目：

表：TeamPoints

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| team_id     | int     |
| name        | varchar |
| points      | int     |
+-------------+---------+
team_id 包含唯一值。
这张表的每一行均包含了一支国家队的 ID，它所代表的国家，以及它在全球排名中的得分。没有两支队伍代表同一个国家。

表：PointsChange

+---------------+------+
| Column Name   | Type |
+---------------+------+
| team_id       | int  |
| points_change | int  |
+---------------+------+
team_id 包含唯一值。
这张表的每一行均包含了一支国家队的 ID 以及它在世界排名中的得分的变化。
分数的变化分以下情况：
- 0:代表分数没有改变
- 正数:代表分数增加
- 负数:代表分数降低
TeamPoints 表中出现的每一个 team_id 均会在这张表中出现。

国家队的全球排名是按 降序排列 所有队伍的得分后所得出的排名。如果两支队伍得分相同，我们将按其名称的 字典顺序 排列以打破平衡。

每支国家队的分数应根据其相应的 points_change 进行更新。

编写解决方案来计算在分数更新后，每个队伍的全球排名的变化。

以 任意顺序 返回结果。

查询结果的格式如下例所示：

示例 1：

输入：
TeamPoints 表：
+---------+-------------+--------+
| team_id | name        | points |
+---------+-------------+--------+
| 3       | Algeria     | 1431   |
| 1       | Senegal     | 2132   |
| 2       | New Zealand | 1402   |
| 4       | Croatia     | 1817   |
+---------+-------------+--------+
PointsChange 表：
+---------+---------------+
| team_id | points_change |
+---------+---------------+
| 3       | 399           |
| 2       | 0             |
| 4       | 13            |
| 1       | -22           |
+---------+---------------+
输出：
+---------+-------------+-----------+
| team_id | name        | rank_diff |
+---------+-------------+-----------+
| 1       | Senegal     | 0         |
| 4       | Croatia     | -1        |
| 3       | Algeria     | 1         |
| 2       | New Zealand | 0         |
+---------+-------------+-----------+
解释：
世界排名如下所示：
+---------+-------------+--------+------+
| team_id | name        | points | rank |
+---------+-------------+--------+------+
| 1       | Senegal     | 2132   | 1    |
| 4       | Croatia     | 1817   | 2    |
| 3       | Algeria     | 1431   | 3    |
| 2       | New Zealand | 1402   | 4    |
+---------+-------------+--------+------+
在更新分数后，世界排名变为下表：
+---------+-------------+--------+------+
| team_id | name        | points | rank |
+---------+-------------+--------+------+
| 1       | Senegal     | 2110   | 1    |
| 3       | Algeria     | 1830   | 2    |
| 4       | Croatia     | 1830   | 3    |
| 2       | New Zealand | 1402   | 4    |
+---------+-------------+--------+------+
由于在更新分数后，Algeria 和 Croatia 的得分相同，因此根据字典顺序对它们进行排序。
Senegal 丢失了22分但他们的排名没有改变。
Croatia 获得了13分但是他们的排名下降了1名。
Algeria 获得399分，排名上升了1名。
New Zealand 没有获得或丢失分数，他们的排名也没有发生变化。

4.2 思路：

注意窗口函数得到的排名的类型是unsigned，需要转换为signed类型才能参与运算。

4.3 题解：

with tep1 as (
    -- 先求出初始时每个国家队的排名
    select team_id, name, points,
    rank() over (order by points desc, name) ranks1
    from TeamPoints
), tep2 as (
    -- 求出更新分数后国家队的分数
    select t1.team_id, name, 
    points_change+points points
    from TeamPoints t1
    join PointsChange t2 
    on t1.team_id = t2.team_id
), tep3 as (
    -- 求出更新后的国家队的排名
    select team_id, name, points,
    rank() over (order by points desc, name) ranks2
    from tep2
)

select t1.team_id, t1.name,
-- 排名类型为unsigned
-- 需要用cast函数转换
cast(ranks1 as signed) - cast(ranks2 as signed) rank_diff
from tep1 t1
join tep3 t2 
on t1.team_id = t2.team_id


http://www.kler.cn/news/366799.html

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