1709. 访问日期之间最大的空档期 🔒

题目描述

表： UserVisits

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| user_id     | int  |
| visit_date  | date |
+-------------+------+
该表没有主键，它可能有重复的行
该表包含用户访问某特定零售商的日期日志。

假设今天的日期是 '2021-1-1' 。

编写解决方案，对于每个 user_id ，求出每次访问及其下一个访问（若该次访问是最后一次，则为今天）之间最大的空档期天数 window 。

返回结果表，按用户编号 user_id 排序。

结果格式如下示例所示：

示例 1：

输入：
UserVisits 表：
+---------+------------+
| user_id | visit_date |
+---------+------------+
| 1       | 2020-11-28 |
| 1       | 2020-10-20 |
| 1       | 2020-12-3  |
| 2       | 2020-10-5  |
| 2       | 2020-12-9  |
| 3       | 2020-11-11 |
+---------+------------+
输出：
+---------+---------------+
| user_id | biggest_window|
+---------+---------------+
| 1       | 39            |
| 2       | 65            |
| 3       | 51            |
+---------+---------------+
解释：
对于第一个用户，问题中的空档期在以下日期之间：
    - 2020-10-20 至 2020-11-28 ，共计 39 天。
    - 2020-11-28 至 2020-12-3 ，共计 5 天。
    - 2020-12-3 至 2021-1-1 ，共计 29 天。
由此得出，最大的空档期为 39 天。
对于第二个用户，问题中的空档期在以下日期之间：
    - 2020-10-5 至 2020-12-9 ，共计 65 天。
    - 2020-12-9 至 2021-1-1 ，共计 23 天。
由此得出，最大的空档期为 65 天。
对于第三个用户，问题中的唯一空档期在 2020-11-11 至 2021-1-1 之间，共计 51 天。

解法

方法一：窗口函数

我们可以使用窗口函数 LEAD 来获取每个用户每次访问的下一次访问的日期（如果下一次访问的日期不存在，则视为 2021-1-1），然后利用 DATEDIFF 函数来计算两次访问之间的天数差值，最后对每个用户的天数差值求最大值即可。

MySQL

# Write your MySQL query statement below
WITH
    T AS (
        SELECT
            user_id,
            DATEDIFF(
                LEAD(visit_date, 1, '2021-1-1') OVER (
                    PARTITION BY user_id
                    ORDER BY visit_date
                ),
                visit_date
            ) AS diff
        FROM UserVisits
    )
SELECT user_id, MAX(diff) AS biggest_window
FROM T
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

1709. 访问日期之间最大的空档期 🔒

题目描述

解法

方法一：窗口函数

评论