【MySQL】LeeCode高频SQL50题基础版刷题记录（持续更新）

1.可回收且低脂的产品（条件查询）

题目描述

表：Products

Column Name	Type
product_id	int
low_fats	enum
recyclable	enum

product_id 是该表的主键（具有唯一值的列）。
low_fats 是枚举类型，取值为以下两种 (‘Y’, ‘N’)，其中 ‘Y’ 表示该产品是低脂产品，‘N’ 表示不是低脂产品。
recyclable 是枚举类型，取值为以下两种 (‘Y’, ‘N’)，其中 ‘Y’ 表示该产品可回收，而 ‘N’ 表示不可回收。

编写解决方案找出既是低脂又是可回收的产品编号。
返回结果 无顺序要求 。

返回结果格式如下例所示：
示例 1：

输入：
Products 表：

product_id	low_fats	recyclable
0	Y	N
1	Y	Y
2	N	Y
3	Y	Y
4	N	N

输出：

product_id
1
3

解释：
只有产品 id 为 1 和 3 的产品，既是低脂又是可回收的产品。

求解

1. MySQL

SELECT PRODUCT_ID
FROM PRODUCTS
WHERE LOW_FATS="Y" AND RECYCLABLE="Y"

输出得到：

PRODUCT_ID
1
3

【涉及语法】基础多条件查询，学习指路–>【MySQL】SQL基础语法+运行原理

2.Python

import pandas as pddef find_products(products):df = products[(products['low_fats'] == 'Y') & (products['recyclable'] == 'Y')]df = df[['product_id']]return df

输出得到：

PRODUCT_ID
1
3

2.寻找用户推荐人（条件查询）

题目描述

表: Customer

Column Name	Type
id	int
name	varchar
referee_id	int

在 SQL 中，id 是该表的主键列。
该表的每一行表示一个客户的 id、姓名以及推荐他们的客户的 id。
找出那些 没有被 id = 2 的客户 推荐 的客户的姓名。

以 任意顺序 返回结果表。
结果格式如下所示。

示例 1：
输入：
Customer 表:

id	name	referee_id
1	Will	null
2	Jane	null
3	Alex	2
4	Bill	null
5	Zack	1
6	Mark	2

输出：

name
Will
Jane
Bill
Zack

求解

1. MySQL

SELECT name
FROM Customer
WHERE referee_id != 2 OR referee_id IS NULL

输出得到：

name
Will
Jane
Bill
Zack

【涉及语法】基础多条件查询，学习指路–>【MySQL】SQL基础语法+运行原理

2.Python

import pandas as pddef find_customer_referee(customer: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:df = customer[(customer['referee_id'] != 2) | (customer['referee_id'].isnull())]df = df[['name']]return df

输出得到：

name
Will
Jane
Bill
Zack

3.找出 大国 的国家名称、人口和面积（条件查询）

题目描述

World 表：

Column Name	Type
name	varchar
continent	varchar
area	int
population	int
gdp	bigint

name 是该表的主键（具有唯一值的列）。
这张表的每一行提供：国家名称、所属大陆、面积、人口和 GDP 值。
如果一个国家满足下述两个条件之一，则认为该国是 大国 ：
面积至少为 300 万平方公里（即，3000000 km2），或者
人口至少为 2500 万（即 25000000）
编写解决方案找出 大国 的国家名称、人口和面积。

按 任意顺序 返回结果表。

返回结果格式如下例所示。
示例：

输入：
World 表：

name	continent	area	population	gdp
Afghanistan	Asia	652230	25500100	20343000000
Albania	Europe	28748	2831741	12960000000
Algeria	Africa	2381741	37100000	188681000000
Andorra	Europe	468	78115	3712000000
Angola	Africa	1246700	20609294	100990000000

输出：

name	population	area
Afghanistan	25500100	652230
Algeria	37100000	2381741

求解

1. MySQL

SELECT NAME, POPULATION, AREA
FROM WORLD
WHERE AREA >= 3000000 OR POPULATION >= 25000000

输出得到：

name	population	area
Afghanistan	25500100	652230
Algeria	37100000	2381741

【涉及语法】基础多条件查询，学习指路–>【MySQL】SQL基础语法+运行原理

2.Python

import pandas as pddef big_countries(world: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:df = world[(world['area'] >= 3000000) | (world['population'] >= 25000000)]df = df[['name', 'population', 'area']]return df

输出得到：

name	population	area
Afghanistan	25500100	652230
Algeria	37100000	2381741

4.文章浏览（条件查询/去重/排序）

题目描述

Views 表：

Column Name	Type
article_id	int
author_id	int
viewer_id	int
view_date	date

此表可能会存在重复行。（换句话说，在 SQL 中这个表没有主键）
此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。
请注意，同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。

请查询出所有浏览过自己文章的作者
结果按照 id 升序排列。
查询结果的格式如下所示：

示例 1：
输入：
Views 表：

article_id	author_id	viewer_id	view_date
1	3	5	2019-08-01
1	3	6	2019-08-02
2	7	7	2019-08-01
2	7	6	2019-08-02
4	7	1	2019-07-22
3	4	4	2019-07-21
3	4	4	2019-07-21

输出：

id
4
7

求解

1. MySQL

SELECT DISTINCT AUTHOR_ID AS id
FROM VIEWS
WHERE VIEWER_ID = AUTHOR_ID
ORDER BY id

输出得到：

id
4
7

【涉及语法】基础多条件查询，学习指路–>【MySQL】SQL基础语法+运行原理

2.Python

import pandas as pddef article_views(views: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:df = views[views['author_id'] == views['viewer_id']]df.drop_duplicates(subset = ['author_id'], inplace = True)df.sort_values(by=['author_id'], inplace = True)df.rename(columns = {'author_id' : 'id'}, inplace = True)df = df[['id']]return df

输出得到：

id
4
7

备注：
在 Pandas 中，inplace=True 是一个常见的参数，用于指示操作是否应该直接修改原始数据，而不是返回一个修改后的副本。

• inplace=True：操作会直接修改调用该方法的对象（例如，DataFrame 或 Series），而不会返回一个新的 DataFrame 或 Series。换句话说，数据会在原地（in place）被修改。
• inplace=False（默认值）：操作会返回一个修改后的副本，不会改变原始数据。这是大多数 Pandas 函数的默认行为。