文章目錄

• • 1. 題目
  • 2. 解題

1. 題目

動作表： Actions

+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | user_id | int | | post_id | int | | action_date | date | | action | enum | | extra | varchar | +---------------+---------+ 這張表沒有主鍵，并有可能存在重復的行。 action 列的類型是 ENUM， 可能的值為 ('view', 'like', 'reaction', 'comment', 'report', 'share')。 extra 列擁有一些可選信息， 例如：報告理由（a reason for report）或反應類型（a type of reaction）等。

移除表： Removals

+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | post_id | int | | remove_date | date | +---------------+---------+ 這張表的主鍵是 post_id。 這張表的每一行表示一個被移除的帖子， 原因可能是由于被舉報或被管理員審查。

編寫一段 SQL 來查找：在被報告為垃圾廣告的帖子中，被移除的帖子的每日平均占比，四舍五入到小數(shù)點后 2 位。

查詢結果的格式如下：

Actions table: +---------+---------+-------------+--------+--------+ | user_id | post_id | action_date | action | extra | +---------+---------+-------------+--------+--------+ | 1 | 1 | 2019-07-01 | view | null | | 1 | 1 | 2019-07-01 | like | null | | 1 | 1 | 2019-07-01 | share | null | | 2 | 2 | 2019-07-04 | view | null | | 2 | 2 | 2019-07-04 | report | spam | | 3 | 4 | 2019-07-04 | view | null | | 3 | 4 | 2019-07-04 | report | spam | | 4 | 3 | 2019-07-02 | view | null | | 4 | 3 | 2019-07-02 | report | spam | | 5 | 2 | 2019-07-03 | view | null | | 5 | 2 | 2019-07-03 | report | racism | | 5 | 5 | 2019-07-03 | view | null | | 5 | 5 | 2019-07-03 | report | racism | +---------+---------+-------------+--------+--------+Removals table: +---------+-------------+ | post_id | remove_date | +---------+-------------+ | 2 | 2019-07-20 | | 3 | 2019-07-18 | +---------+-------------+Result table: +-----------------------+ | average_daily_percent | +-----------------------+ | 75.00 | +-----------------------+ 2019-07-04 的垃圾廣告移除率是 50%，因為有兩張?zhí)颖粓蟾鏋槔鴱V告，但只有一個得到移除。 2019-07-02 的垃圾廣告移除率是 100%，因為有一張?zhí)颖慌e報為垃圾廣告并得到移除。 其余幾天沒有收到垃圾廣告的舉報，因此平均值為：(50 + 100) / 2 = 75% 注意，輸出僅需要一個平均值即可，我們并不關注移除操作的日期。

來源：力扣（LeetCode） 鏈接：https://leetcode-cn.com/problems/reported-posts-ii
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2. 解題

• 先找出垃圾帖子，注意 distinct 去重

select distinct post_id, action_date from Actions where extra='spam' {"headers": ["post_id", "action_date"], "values": [ [2, "2019-07-04"], [4, "2019-07-04"], [3, "2019-07-02"]]}

• 跟 removals 連接，計算 remove 的比例，外層再計算 avg 平均

# Write your MySQL query statement below select round(avg(percent), 2) average_daily_percent from (select count(remove_date)/count(*)*100 percentfrom(select distinct post_id, action_datefrom Actionswhere extra='spam') t left join Removals rusing(post_id)group by action_date ) t

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的LeetCode MySQL 1132. 报告的记录 II的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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