力扣(LeetCode) - 好友推荐
一. 题目
表:Listens
这个表没有主键,可能存在重复项
表中的每一行表示用户 user_id 在 day 这一天收听的歌曲 song_id
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| user_id | int |
| song_id | int |
| day | date |
+-------------+---------+
表:Friendship
(user1_id, user2_id) 是这个表的主键
表中的每一行表示 user1_id 和 user2_id 是好友
注意:user1_id < user2_id
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| user1_id | int |
| user2_id | int |
+---------------+---------+
写出 SQL 语句,为用户推荐好友,我们将符合下列条件的用户 x 推荐给用户 y :
- 用户 x 和 y 不是好友
- 并且用户 x 和 y 在同一天收听了相同的三首或更多不同歌曲
注意,好友推荐是单向的,这意味着如果用户 x 和用户 y 需要互相推荐给对方,结果表需要将用户 x 推荐给用户 y 并将用户 y 推荐给用户 x
另外,结果表不得出现重复项(即:用户 y 不可多次推荐给用户 x )
按任意顺序返回结果表,查询格式如下示例所示:
示例 1
输入:
-- Listens 表:
+---------+---------+------------+
| user_id | song_id | day |
+---------+---------+------------+
| 1 | 10 | 2021-03-15 |
| 1 | 11 | 2021-03-15 |
| 1 | 12 | 2021-03-15 |
| 2 | 10 | 2021-03-15 |
| 2 | 11 | 2021-03-15 |
| 2 | 12 | 2021-03-15 |
| 3 | 10 | 2021-03-15 |
| 3 | 11 | 2021-03-15 |
| 3 | 12 | 2021-03-15 |
| 4 | 10 | 2021-03-15 |
| 4 | 11 | 2021-03-15 |
| 4 | 13 | 2021-03-15 |
| 5 | 10 | 2021-03-16 |
| 5 | 11 | 2021-03-16 |
| 5 | 12 | 2021-03-16 |
+---------+---------+------------+
-- Friendship 表:
+----------+----------+
| user1_id | user2_id |
+----------+----------+
| 1 | 2 |
+----------+----------+
输出:
+---------+----------------+
| user_id | recommended_id |
+---------+----------------+
| 1 | 3 |
| 2 | 3 |
| 3 | 1 |
| 3 | 2 |
+---------+----------------+
解释:
- 用户 1 和 2 在同一天收听了歌曲 10、11 和 12,但他们已经是好友了
- 用户 1 和 3 在同一天收听了歌曲 10、11 和 12。由于他们不是好友,所以我们给他们互相推荐为好友
- 用户 1 和 4 没有收听三首相同的歌曲
- 用户 1 和 5 收听了歌曲 10、11 和 12,但不是在同一天收听的
- 类似地,我们可以发现用户 2 和 3 在同一天收听了歌曲 10、11 和 12,且他们不是好友,所以我们给他们互相推荐为好友。
二. 答案
SELECT DISTINCT t1.user1 user_id, t1.user2 recommended_id FROM
(
-- 首先通过自连接根据歌曲ID、听歌日期相同,但用户ID不同的条件过滤出同一天听了相同歌曲不同用户的数据
SELECT l1.user_id user1, l1.`day`, l2.user_id user2, COUNT(l2.song_id) count FROM listens l1 LEFT JOIN listens l2 ON l1.song_id = l2.song_id AND l1.`day` = l2.`day` AND l1.user_id <> l2.user_id
-- 然后通过用户、日期分组统计听了3首歌及以上的数据
GROUP BY l1.user_id, l1.`day`, l2.user_id HAVING COUNT(l2.user_id) >= 3
) t1
-- 最后左连接好友表过滤掉已经是好友的用户
LEFT JOIN friendship t2 ON (t1.user1 = t2.user1_id AND t1.user2 = t2.user2_id) OR (t1.user1 = t2.user2_id AND t1.user2 = t2.user1_id)
-- (通过左连接好友表没有联查到任何数据说明可以互相推荐为好友)
WHERE t2.user1_id IS NULL AND t2.user2_id IS NULL
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