news 2026/3/16 10:49:18

力扣--262. 行程和用户(数据库题目)

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
力扣--262. 行程和用户(数据库题目)

前言:

这个力扣数据库题单里面的一道题,当时看文字很多,直接看的案例,一开始没什么思路,对CASE WHEN函数接触确实少,一开始没下起来!

题目:

表:Trips

+-------------+----------+ | Column Name | Type | +-------------+----------+ | id | int | | client_id | int | | driver_id | int | | city_id | int | | status | enum | | request_at | varchar | +-------------+----------+ id 是这张表的主键(具有唯一值的列)。 这张表中存所有出租车的行程信息。每段行程有唯一 id ,其中 client_id 和 driver_id 是 Users 表中 users_id 的外键。 status 是一个表示行程状态的枚举类型,枚举成员为(‘completed’, ‘cancelled_by_driver’, ‘cancelled_by_client’) 。

表:Users

+-------------+----------+ | Column Name | Type | +-------------+----------+ | users_id | int | | banned | enum | | role | enum | +-------------+----------+ users_id 是这张表的主键(具有唯一值的列)。 这张表中存所有用户,每个用户都有一个唯一的 users_id ,role 是一个表示用户身份的枚举类型,枚举成员为 (‘client’, ‘driver’, ‘partner’) 。 banned 是一个表示用户是否被禁止的枚举类型,枚举成员为 (‘Yes’, ‘No’) 。

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""2013-10-03"期间有 至少 一次行程的非禁止用户(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

题目分析:

取消率计算方法题目已经给出,取消订单数除以非禁止用户的总订单数,需要计算取消率,我们就得知道哪些是非禁止用户,有多少订单数,非禁止用户取消了多少订单数。

连接两张表,因为id不同和用户不同,需要对接两次

然后使CASE WHEN函数判断是否取消订单,在获取取消订单数除以总订单数。

不知道这个函数的可以看看https://blog.csdn.net/rongtaoup/article/details/82183743

拿案例一举例:

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 | +----------+--------+--------+

连接后的完整中间表(未过滤)

idclient_iddriver_idstatusrequest_atclient_banneddriver_banned
1110completed2013-10-01NoNo
2211cancelled_by_driver2013-10-01YesNo
3312completed2013-10-01NoNo
4413cancelled_by_client2013-10-01NoNo
5110completed2013-10-02NoNo
6211completed2013-10-02YesNo
7312completed2013-10-02NoNo
8212completed2013-10-03YesNo
9310completed2013-10-03NoNo
10413cancelled_by_driver2013-10-03NoNo

过滤后的有效行程表:

idclient_iddriver_idstatusrequest_atclient_banneddriver_banned
1110completed2013-10-01NoNo
3312completed2013-10-01NoNo
4413cancelled_by_client2013-10-01NoNo
5110completed2013-10-02NoNo
7312completed2013-10-02NoNo
9310completed2013-10-03NoNo
10413cancelled_by_driver2013-10-03NoNo

最终输出:

DayCancellation Rate
2013-10-010.33
2013-10-020.00
2013-10-030.50

同时结果需要四舍五入!字段也需要匹配!

SQL语句:

SELECT t.request_at AS Day, ROUND( SUM( CASE WHEN t.status = 'completed' THEN 0 ELSE 1 END ) * 1.0 / COUNT(*), 2 ) AS "Cancellation Rate" FROM Trips t JOIN Users u1 ON t.client_id = u1.users_id AND u1.banned = 'No' JOIN Users u2 ON t.driver_id = u2.users_id AND u2.banned = 'No' WHERE t.request_at BETWEEN '2013-10-01' AND '2013-10-03' GROUP BY t.request_at;

语句分析:

select语句,join on语句,where语句,group by语句比较简单就不说了

应该讲一下判断取消率计算的逻辑过程就可以了

首先ROUND(数值,2)就是数值四舍五入到小数点后两位

然后SUM(...)统计取消订单数

* 1.0确保除法是浮点运算(避免整数除法结果为 0)

count(*)获取全部订单数

相除

--其中CASE WHEN函数是判断是否取消

如果status字段的值属于‘cancelled_by_driver’, ‘cancelled_by_client’这两个中的一个,就加1,如果不是就是0

最后用as把字段取别名,符合题意!

ROUND( SUM(CASE WHEN t.status IN ('cancelled_by_driver', 'cancelled_by_client') THEN 1 ELSE 0 END) * 1.0 / COUNT(*), 2 )

结语:

这个题写的是困难,但是理解之后还是挺简单的,同时就是看对各种函数的运用程度,题目字数确实多,所以我一般都是从案例下手!

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