1211. 查询结果的质量和占比
NOTE
本文带有 todo 标签,表示尚未完成本人复刷。代码与推导已按公开题目和参考实现整理;刷完后可删除 frontmatter 中的 todo。
- LeetCode:原题1
- 难度:简单
- 归类:字符串与综合专项(数据库)
- 主解法:分组统计
先给结论
这道题的核心是先明确结果粒度,再通过连接、分组、聚合或窗口函数得到每个粒度的目标行。面试时先说清楚“状态表示什么、为什么能排除其他候选、何时更新答案”,再写代码;只报出“用 SQL 聚合与连接”还不足以证明理解。
题目描述
题目要求完成“查询结果的质量和占比”。输入包括 题目给定的输入,需要返回 题目要求的结果。完整限制以原题为准,解题时重点利用这些特征:数据库。
示例:
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| query_name | varchar |
| result | varchar |
| position | int |
| rating | int |
+-------------+---------+
此表可能有重复的行。
此表包含了一些从数据库中收集的查询信息。
“位置”(position)列的值为 1 到 500 。
“评分”(rating)列的值为 1 到 5 。评分小于 3 的查询被定义为质量很差的查询。
问题本质
先明确结果粒度,再通过连接、分组、聚合或窗口函数得到每个粒度的目标行。需要解决的不是某个 API 的用法,而是如何用最少状态描述“已经处理什么、还剩什么”,并证明状态推进不会漏解。
数据结构与因果链
- 输入进入算法后,先建立 SQL 聚合与连接 所需的状态。
- FROM/JOIN 形成候选行,WHERE 过滤,GROUP BY 或窗口函数计算组内信息。
- 先构造完整关系,再计算组内极值或比例,最后筛选并投影所需列。
- 满足终止条件后,把已经验证的状态转换成输出。
始终保持:每一阶段的行粒度与下一阶段使用的字段保持一致,避免连接造成重复计数。
示例推演
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| query_name | varchar |
| result | varchar |
| position | int |
| rating | int |
+-------------+---------+
此表可能有重复的行。
此表包含了一些从数据库中收集的查询信息。
“位置”(position)列的值为 1 到 500 。
“评分”(rating)列的值为 1 到 5 。评分小于 3 的查询被定义为质量很差的查询。
| 阶段 | 要检查的内容 |
|---|
| 初始化 | 边界、辅助结构与默认答案是否符合定义 |
| 推进 | 当前动作是否只依赖已知正确状态 |
| 更新 | 当前状态何时有资格成为答案 |
| 结束 | 是否覆盖空输入、无解和极端规模 |
边界与陷阱
- 空输入、单元素、重复元素以及不存在合法答案时,要有明确返回值。
- 最容易错在 NULL 语义、整数除法、并列最大值,以及一对多连接放大行数。
- 如果实现会修改输入,面试时要主动说明;如果不能修改,则复制数据或改用额外结构。
代码实现
参考实现来源:doocs/leetcode,按本文结构重新整理;原项目采用 CC BY-SA 4.0。
SQL 实现
# Write your MySQL query statement below
SELECT
query_name,
ROUND(AVG(rating / position), 2) AS quality,
ROUND(AVG(rating < 3) * 100, 2) AS poor_query_percentage
FROM Queries
WHERE query_name IS NOT NULL
GROUP BY 1;
代码与思路对照
| 阶段 | 对应代码 | 作用 |
|---|
| 入口 | SQL 查询 | 接收题目输入,入口签名与 LeetCode 元数据一致 |
| 初始化 | SELECTFROM Queries | 建立后续推进所需的边界、缓存或答案变量 |
| 核心推进 | WHERE query_name IS NOT NULLGROUP BY 1; | 落实“先构造完整关系,再计算组内极值或比例,最后筛选并投影所需列” |
| 输出 | SELECT | 只返回已经满足状态定义的最终结果 |
读代码时应把每个判断还原成“它排除了什么状态或完成了哪次转移”,而不是只记变量名。
复杂度分析
- 时间复杂度:取决于数据量、索引和数据库执行计划。
- 空间复杂度:取决于连接、分组或排序阶段的执行策略。
复杂度必须按“状态数量 × 每个状态处理成本”分析;如果存在排序、堆操作、递归深度或结果数组,需要单独计入,不能只看最外层循环。
面试官递进追问
1. 为什么本题适合 SQL 聚合与连接?
因为先明确结果粒度,再通过连接、分组、聚合或窗口函数得到每个粒度的目标行。
为什么问: 检查你是在识别性质,还是只凭题号背模板。回答要抓住可被利用的单调性、重复子问题或数据结构约束。
2. 代码维护的核心状态是什么?
FROM/JOIN 形成候选行,WHERE 过滤,GROUP BY 或窗口函数计算组内信息。
为什么问: 状态定义决定代码是否可证明。回答时要让每个变量都能对应到题意。
3. 这个实现依赖什么不变量?
每一阶段的行粒度与下一阶段使用的字段保持一致,避免连接造成重复计数。
为什么问: 不变量比逐行复述代码更能证明理解,回答要说明它在初始化、推进和结束时都成立。
4. 为什么这样推进不会漏掉答案?
先构造完整关系,再计算组内极值或比例,最后筛选并投影所需列,被跳过的状态已经由题目性质证明不可能更优或已经处理完成。
为什么问: 检查正确性证明,重点不是“指针这样写”,而是“为什么可以排除”。
5. 最危险的边界是什么?
最容易错在 NULL 语义、整数除法、并列最大值,以及一对多连接放大行数。
为什么问: 检查代码能否一次通过,回答要给出具体失败场景而不是只说“注意边界”。
6. 复杂度还能优化吗?
先看瓶颈来自状态数量、每次转移成本还是辅助结构操作;只有其中一项能被减少时,复杂度才可能继续下降。
为什么问: 检查你能否从成本组成出发优化,而不是机械背最优复杂度。
7. 如果输入规模扩大或数据改成流式,方案怎么变?
要判断当前算法是否需要随机访问全部输入;若只依赖有限历史状态,可以做滚动或在线维护,否则需要分块、外存或调整数据结构。
为什么问: 检查算法理解能否迁移到工程约束。
8. 有哪些替代解法,如何取舍?
可以从暴力枚举开始,再比较排序、哈希、搜索或动态规划等方案;取舍标准是时间、空间、是否修改输入和实现复杂度。
为什么问: 检查横向比较能力。回答要说明替代方案为什么更慢或在什么条件下更合适。
常见错误回答
- “这题套 SQL 聚合与连接 模板即可”:只有结论,没有说明题目性质和排除依据。
- 逐行朗读代码:没有建立状态、不变量和正确性因果链。
- 只报
O(n) 或 O(n²):没有解释每个状态被访问多少次,也容易漏掉排序或辅助结构。
- 把示例能跑通当成证明:示例只能帮助检查,不能覆盖重复值、空输入和极端边界。
可迁移总结
- 核心关键词:SQL 聚合与连接、状态定义、不变量、推进规则、边界。
- 一句话本质:先明确结果粒度,再通过连接、分组、聚合或窗口函数得到每个粒度的目标行。
- 思考链路:识别题目性质 → 定义状态 → 证明推进安全 → 确定更新时机 → 检查边界与复杂度。
- 1 分钟回答:说清题型、核心状态、推进规则和复杂度。
- 3 分钟回答:补上正确性依据、示例和两个关键边界。
- 10 分钟回答:写出代码,并比较替代方案、空间优化和工程限制。
刷题后自测
先只回答第 1 题,再展开后续问题:
- 不看代码,你能用一句话说出本题的不变量吗?
- 如果把示例中的重复值、空输入或边界值换掉,哪一行代码最先受到影响?
- 不改变正确性的前提下,你能写出一种替代方案并比较复杂度吗?