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SQL-leetcode-262. 行程和用户

article 2025/1/8 12:08:40

262. 行程和用户

表：Users

取消率的计算方式如下：(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)。

编写解决方案找出 “2013-10-01” 至 “2013-10-03” 期间非禁止用户（乘客和司机都必须未被禁止）的取消率。非禁止用户即 banned 为 No 的用户，禁止用户即 banned 为 Yes 的用户。其中取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留两位小数。

返回结果表中的数据无顺序要求。

结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Trips 表：
±—±----------±----------±--------±--------------------±-----------+
| id | client_id | driver_id | city_id | status | request_at |
±—±----------±----------±--------±--------------------±-----------+
| 1 | 1 | 10 | 1 | completed | 2013-10-01 |
| 2 | 2 | 11 | 1 | cancelled_by_driver | 2013-10-01 |
| 3 | 3 | 12 | 6 | completed | 2013-10-01 |
| 4 | 4 | 13 | 6 | cancelled_by_client | 2013-10-01 |
| 5 | 1 | 10 | 1 | completed | 2013-10-02 |
| 6 | 2 | 11 | 6 | completed | 2013-10-02 |
| 7 | 3 | 12 | 6 | completed | 2013-10-02 |
| 8 | 2 | 12 | 12 | completed | 2013-10-03 |
| 9 | 3 | 10 | 12 | completed | 2013-10-03 |
| 10 | 4 | 13 | 12 | cancelled_by_driver | 2013-10-03 |
±—±----------±----------±--------±--------------------±-----------+
Users 表：
±---------±-------±-------+
| users_id | banned | role |
±---------±-------±-------+
| 1 | No | client |
| 2 | Yes | client |
| 3 | No | client |
| 4 | No | client |
| 10 | No | driver |
| 11 | No | driver |
| 12 | No | driver |
| 13 | No | driver |
±---------±-------±-------+
输出：
±-----------±------------------+
| Day | Cancellation Rate |
±-----------±------------------+
| 2013-10-01 | 0.33 |
| 2013-10-02 | 0.00 |
| 2013-10-03 | 0.50 |
±-----------±------------------+
解释：
2013-10-01：

共有 4 条请求，其中 2 条取消。
然而，id=2 的请求是由禁止用户（user_id=2）发出的，所以计算时应当忽略它。
因此，总共有 3 条非禁止请求参与计算，其中 1 条取消。
取消率为 (1 / 3) = 0.33
2013-10-02：
共有 3 条请求，其中 0 条取消。
然而，id=6 的请求是由禁止用户发出的，所以计算时应当忽略它。
因此，总共有 2 条非禁止请求参与计算，其中 0 条取消。
取消率为 (0 / 2) = 0.00
2013-10-03：
共有 3 条请求，其中 1 条取消。
然而，id=8 的请求是由禁止用户发出的，所以计算时应当忽略它。
因此，总共有 2 条非禁止请求参与计算，其中 1 条取消。
取消率为 (1 / 2) = 0.50

题解

常言道字多的问题最简单，看这个高难度的问题这么多描述性的词语，肯定就问题不是很大了，从战略上藐视它。
首先咱们看下这个算法是啥？

取消率的计算方式如下：(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)。
重点是什么呢？
被xxx取消，非禁止xxx 订单数 / 非禁止订单总数
那是不是找到被xxx取消的个数+非禁止用户 / 非禁止总数就可以了？
编写解决方案找出 “2013-10-01” 至 “2013-10-03” 期间非禁止用户（乘客和司机都必须未被禁止）的取消率。非禁止用户即 banned 为 No 的用户，禁止用户即 banned 为 Yes 的用户。其中取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留两位小数。

找出xxx期间
------ where 条件来了
非禁止用户即 banned 为 No 的用户
禁止用户即 banned 为 Yes 的用户
------ where 条件又来了
取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留两位小数
------怎么呈现也来了，round函数一下
于是乎方法一就来了

方法一 sum/count+join

select 
    tmp.request_at as Day
    ,round(sum(if(tmp.status='completed',0,1))/count(1), 2) as 'Cancellation Rate'
from (
    select t1.*,u1.banned as cbd,u2.banned as dbd
    from Trips t1 join Users u1 on t1.client_id = u1.users_id
    join Users u2 on t1.driver_id = u2.users_id 
    where u1.banned='No' and u2.banned='No'
) tmp
where request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
group by tmp.request_at

方法二子查询代替join

简化下第一种方案

select 
Trips.request_at Day,
round(cast(sum(CASE WHEN Trips.status<>'completed' THEN 1 ELSE 0 END) as float)
/count(status),2) as 'Cancellation Rate'
from Trips 
where Trips.driver_id  in (select users_id from Users where banned<>'Yes')
    and Trips.client_id  in (select users_id from Users where banned<>'Yes')
    and Trips.request_at>='2013-10-01' and Trips.request_at<='2013-10-03'
group by Trips.request_at

方法三 exists 函数简化下

搞第二种方案以后想到了一个exists函数，搞起

select 
t1.request_at Day,
-- 计算sum/count，把取消的设置为0，完单的设置为1，除以总数
round(cast(sum(CASE WHEN t1.status<>'completed' THEN 1 ELSE 0 END) as float)
/count(status),2) as 'Cancellation Rate'
from Trips t1
where 
-- 有效用户司机
exists (select users_id from Users u1 where banned<>'Yes' and t1.driver_id = u1.users_id)
-- 有效用户乘客
    and  exists (select users_id from Users u2 where banned<>'Yes' and t1.client_id = u2.users_id)
-- 日期范围
    and t1.request_at>='2013-10-01' and t1.request_at<='2013-10-03'
group by t1.request_at