601. 体育馆的人流量

表：Stadium

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| visit_date    | date    |
| people        | int     |
+---------------+---------+
visit_date 是表的主键
每日人流量信息被记录在这三列信息中：序号 (id)、日期 (visit_date)、 人流量 (people)
每天只有一行记录，日期随着 id 的增加而增加

编写一个 SQL 查询以找出每行的人数大于或等于 100 且 id 连续的三行或更多行记录。

返回按 visit_date 升序排列 的结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入：
Stadium 表:
+------+------------+-----------+
| id   | visit_date | people    |
+------+------------+-----------+
| 1    | 2017-01-01 | 10        |
| 2    | 2017-01-02 | 109       |
| 3    | 2017-01-03 | 150       |
| 4    | 2017-01-04 | 99        |
| 5    | 2017-01-05 | 145       |
| 6    | 2017-01-06 | 1455      |
| 7    | 2017-01-07 | 199       |
| 8    | 2017-01-09 | 188       |
+------+------------+-----------+
输出：
+------+------------+-----------+
| id   | visit_date | people    |
+------+------------+-----------+
| 5    | 2017-01-05 | 145       |
| 6    | 2017-01-06 | 1455      |
| 7    | 2017-01-07 | 199       |
| 8    | 2017-01-09 | 188       |
+------+------------+-----------+
解释：
id 为 5、6、7、8 的四行 id 连续，并且每行都有 >= 100 的人数记录。
请注意，即使第 7 行和第 8 行的 visit_date 不是连续的，输出也应当包含第 8 行，因为我们只需要考虑 id 连续的记录。
不输出 id 为 2 和 3 的行，因为至少需要三条 id 连续的记录。

# 分三种情况：
# 1.当前id大于等于100，并且id+1大于等于100，并且id+2大于等于100（头）
# 2.当前id大于等于100，并且id-1大于等于100，并且id+1大于等于100（中）
# 3.当前id大于等于100，并且id-1大于等于100，并且id-2大于等于100（尾）

select distinct s1.id,s1.visit_date,s1.people
from Stadium s1, Stadium s2, Stadium s3
where 
    s1.id+1 = s2.id 
    and s1.id+2 = s3.id 
    and s1.people >= 100
    and s2.people >= 100
    and s3.people >= 100
union
select distinct s1.id,s1.visit_date,s1.people
from Stadium s1, Stadium s2, Stadium s3
where
    s1.id = s2.id-1
    and s1.id = s3.id+1
    and s1.people >= 100
    and s2.people >= 100
    and s3.people >= 100 
union
select distinct s1.id,s1.visit_date,s1.people
from Stadium s1, Stadium s2, Stadium s3
where
    s1.id = s2.id+1
    and s1.id = s3.id+2
    and s1.people >= 100
    and s2.people >= 100
    and s3.people >= 100 

order by visit_date asc;