博客
关于我
LeetCode:Database 27.连续空余座位
阅读量:680 次
发布时间:2019-03-17

本文共 735 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

对于从cinema表中查询连续空余座位的问题,可以采用以下两种方法:

方法一:使用JOIN和UNION

SELECT DISTINCT seat_id FROM (    SELECT a.seat_id AS seat_id FROM cinema a    JOIN cinema b ON a.seat_id = b.seat_id - 1    WHERE a.free = 1 AND b.free = 1    UNION ALL    SELECT b.seat_id AS seat_id FROM cinema a    JOIN cinema b ON a.seat_id = b.seat_id - 1    WHERE a.free = 1 AND b.free = 1) cORDER BY seat_id ASC;

方法二:使用LEAD和LAG

SELECT seat_id FROM (    SELECT seat_id, free, LEAD(free, 1, 0) OVER (ORDER BY seat_id) AS f1, LAG(free, 1, 0) OVER () AS f2    FROM cinema) aWHERE free = 1 AND (f1 = 1 OR f2 = 1)ORDER BY seat_id ASC;

结果说明

两种方法均能有效识别连续空余座位。方法一通过 ##[UNION ALL]## 联合两个子查询,分别匹配当前空位与前一个空位,以及当前空位与后一个空位。方法二则利用 SQL 窗口函数 ##[LEAD()## 和 ##[LAG()##] 来识别连续空位区域,能够更直观地展示空位分布情况。

转载地址:http://hrnhz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Objective-C实现获取文件头的50个字符(附完整源码)
查看>>
Objective-C实现随机图生成器算法(附完整源码)
查看>>
OJ中常见的一种presentation error解决方法
查看>>
OK335xS UART device registe hacking
查看>>
ok6410内存初始化
查看>>
one_day_one--mkdir
查看>>
OpenCV 中的图像转换
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
查看>>