SQL255 给出employees表中排名为奇数行的first_name

2024-04-18 09:52
文章标签 排名 奇数 first 给出 表中 employees sql255

本文主要是介绍SQL255 给出employees表中排名为奇数行的first_name，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

题目来源：

给出employees表中排名为奇数行的first_name_牛客题霸_牛客网

描述

对于employees表中，输出first_name排名(按first_name升序排序)为奇数的first_name

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`));

如，输入为：

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(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');

输出格式:

first
Georgi
Anneke

请你在不打乱原序列顺序的情况下，输出：按first_name排升序后，取奇数行的first_name。

如对以上示例数据的first_name排序后的序列为：Anneke、Bezalel、Georgi、Kyoichi。

则原序列中的Georgi排名为3，Anneke排名为1，所以按原序列顺序输出Georgi、Anneke。

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(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');

解决 

解决方案一：

        先用row_number()对first_name排序，再利用mod()函数取出奇数行，这样取出的行里面的first_name就是我们要的了，由于要返回的是初始的排序状态，所以我们再套一层select直接从employees表取first_name,只要这里的first_name在我们上面取出的first_name里面就好了：

select e.first_name from employees e
where e.first_name in
(select a.first_name as first_name from
(select first_name,ROW_NUMBER() over(order by first_name) as rk
from employees) a
where mod(a.rk,2)!=0);
解决方案二：
mysql> select m1.first_name from-> (select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name ) as m1-> where m1.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.01 sec)

以下是我解题过程： 

        在我的查询中，我使用了 JOIN 条件 e1.first_name >= e2.first_name，这意味着查询返回的结果中，e1 表中的每一行都会与 e2 表中所有满足条件的行进行连接，找出小于等于他名字的计数。连接的结果不再按照原表的顺序排列，而是根据连接条件的满足程度和其他优化因素来确定最终的顺序。 （这是gpt说的）

mysql> select e1.first_name,count(*) from-> employees e1-> join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name;
+------------+----------+
| first_name | count(*) |
+------------+----------+
| Kyoichi    |        4 |
| Georgi     |        3 |
| Bezalel    |        2 |
| Anneke     |        1 |
+------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql>
mysql> select e1.first_name,count(e1.first_name) from-> employees e1-> join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name;
+------------+----------------------+
| first_name | count(e1.first_name) |
+------------+----------------------+
| Kyoichi    |                    4 |
| Georgi     |                    3 |
| Bezalel    |                    2 |
| Anneke     |                    1 |
+------------+----------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

但是这样查出来的 数据改变了数据的顺序：

mysql> select first_name from employees; 
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select e1.first_name from-> employees e1-> join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Kyoichi    |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Anneke     |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select e1.first_name from-> employees e1-> join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Kyoichi    |
| Georgi     |
| Kyoichi    |
| Bezalel    |
| Georgi     |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
| Kyoichi    |
| Bezalel    |
| Georgi     |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

        为了不改变表中的数据顺序，所以我想到了左连接，把e1表当作主表，外连接的功能就是把主表中的数据全部查出来，副表中没有一条数据与之匹配上的，就用null字段代替，且分组函数自动忽略null值：

mysql> select e1.first_name from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >  e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |   NULL | NULL       | NULL       | NULL      | NULL   | NULL       |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
7 rows in set (0.00 sec)

现在就跟这个顺序一样了： 

最终代码：

mysql> select m1.first_name from-> (select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name ) as m1-> where m1.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.01 sec)
改进的方案二：

方案一虽然能通过，其实并不完美，因为方案一没有问题的前提是employees 中的first_name没有重名的，如果我加了一条重名字的数据进去，就出问题了：

mysql> INSERT INTO employees VALUES(10007,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

没执行insert操作前：

        如果你要像方案二一样通过join两张表来获得排名，那就必须去重， 要不然Georgi 为8，意味着小于等于他名字的有八个，这不就摇身一变，变成了名字最大的了吗

执行了insert操作后：

mysql> select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name ;
+------------+-------+
| first_name | rowid |
+------------+-------+
| Georgi     |     8 |
| Bezalel    |     2 |
| Kyoichi    |     5 |
| Anneke     |     1 |
+------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

原因如下：

mysql> select * from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >=    e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
16 rows in set (0.00 sec)mysql>
mysql> select e1.first_name from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
+------------+
16 rows in set (0.00 sec)

我们需要联合两个字段去重：

mysql> select  distinct e1.first_name ,e2.first_name #distinct去掉重名的-> from employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+------------+
| first_name | first_name |
+------------+------------+
| Georgi     | Georgi     |
| Georgi     | Anneke     |
| Georgi     | Bezalel    |
| Bezalel    | Anneke     |
| Bezalel    | Bezalel    |
| Kyoichi    | Georgi     |
| Kyoichi    | Anneke     |
| Kyoichi    | Kyoichi    |
| Kyoichi    | Bezalel    |
| Anneke     | Anneke     |
+------------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) as rowid,m1.first_name from-> (->-> select  distinct e1.first_name  , e2.first_name  as name-> from employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> ) as m1 group by m1.first_name;
+-------+------------+
| rowid | first_name |
+-------+------------+
|     3 | Georgi     |
|     2 | Bezalel    |
|     4 | Kyoichi    |
|     1 | Anneke     |
+-------+------------+
4 rows in set (0.01 sec)

最终答案:

mysql> select m2.first_name from-> (select count(*) as rowid,m1.first_name from-> (->-> select  distinct e1.first_name  , e2.first_name  as name-> from employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> ) as m1 group by m1.first_name)as m2 where m2.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

这篇关于SQL255 给出employees表中排名为奇数行的first_name的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/914451。

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网站上线了很久关键词还是没有出现排名，很多站长都非常关心这个问题，为什么我正常优化的网站就是没有排名呢？下面，曾庆平SEO为大家分析一下影响关键词排名的因素有哪些，快看一下自己的网站是不是出现了以下问题。 一、网站内部结构 首先网站一定要充分考虑两个方面，一个是用户，一个就是搜索引擎。 （1）用户喜欢什么样的网站？网站主题是不是够明确？用户在进入网站后如果在几秒内看不懂网站的主题就会退
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怎么分析竞争对手提高网站排名？

怎么分析竞争对手提高网站排名？

想做好seo就要学会分析竞争对手，知己知彼，方能百战百胜。近来许多做网站的站长们都不知如何去分析竞争对手，如何从竞争对手那里得到有效的方法，来提升自己网站的权重，那么今天就给大家理个思路把这套方法教给大家。 分析就是要发现其薄弱点及可取之处任何事情都不是无懈可击的，如果一个网站真的无懈可击了，那么排名也不可能经常浮动变化了。而分析竞争对手网站，就是要发现其可取之处和不足的地方。如果一个网站主要
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网站品牌为何对于SEO排名如此重要？

网站品牌为何对于SEO排名如此重要？

为什么你网站没有排名，因为你网站的品牌不够，你想一下，同样一个产品关键词，你要是百度，你会给京东，还是给一个不知名的小公司，所以品牌是决定百度SEO排名最重要的因素之一。 你可能还是不能够理解，为何还有很多不知名的网站排名一样非常好，百度排名是根据综合因素给出排名的，只是品牌是排名的重要因素之一。而判断品牌，百度也是根据综合因素来判断，我们还是从头说起。 医疗行业为什么难做排名 我想医
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那么手机网站关键词优化排名该怎样做？

那么手机网站关键词优化排名该怎样做？

现今移动端流量的增长，这让越来越多的企业逐渐重视起移动端网站的用户流量，做好移动SEO排名优化效果已是刻不容缓的。但移动端网站推广的方式和技巧有很大的差异，如用PC端的优化方式来做手机网站关键词排名，那么这样的移动端网站排名是很难有较大的提升的。那么手机网站关键词优化排名该怎样做？ 1、网站的logo PC端的网站首页权重最高的位置就是在左上角，因此我们市场会看到这个位置均放置的为网站logo
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SQLSERVER排名函数RANK，DENSE_RANK，NTILE，ROW_NUMBER

SQLSERVER排名函数RANK，DENSE_RANK，NTILE，ROW_NUMBER

SQL SERVER排名函数RANK，DENSE_RANK，NTILE，ROW_NUMBER 前言 本文意于用实例数据帮助理解SQL SERVER排名函数RANK，DENSE_RANK，NTILE，ROW_NUMBER。 准备工作 创建测试表：   ? 1 2 3 4 5 create table test( id int identity(1,1)
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什么是Java中的模板方法模式？请给出示例。Java中的设计模式有哪些？请列举几个并解释其应用场景。

什么是Java中的模板方法模式？请给出示例。Java中的设计模式有哪些？请列举几个并解释其应用场景。

什么是Java中的模板方法模式？请给出示例。 Java中的模板方法模式（Template Method Pattern）是一种行为型设计模式，它定义了一个操作中的算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重新定义算法的某些特定步骤。这种模式涉及到一个抽象类，这个类定义了一个或多个抽象操作，以便让子类实现。而模板方法定义了算法的骨架，它将调用这些抽象操作。
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请解释一下 JDBC 的作用，并给出一个简单的使用 JDBC 查询数据库的例子？

请解释一下 JDBC 的作用，并给出一个简单的使用 JDBC 查询数据库的例子？

JDBC (Java Database Connectivity) 是 Java 编程语言中用于连接和操作关系型数据库的标准 API。 它的主要作用是为 Java 应用程序提供了一种标准的方式来访问和处理数据库中的数据，而不需要关心底层具体的数据库系统（如 MySQL, Oracle, PostgreSQL 等）。 JDBC 提供了以下核心功能： 连接数据库：通过 JDBC 驱动程序建立与数
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