【SQL】力扣1445. 苹果和桔子

1445. 苹果和桔子

【SQL】力扣1445. 苹果和桔子

在本篇博客中，我们将深入探讨力扣（LeetCode）数据库题目1445 —— "苹果和桔子"的详细解题步骤。我们会分析题目需求，然后详细解释SQL查询的构建过程，并对其时间复杂度进行分析。

题目描述

在数据库表Sales中记录了每日苹果和桔子的销售数据。我们的任务是编写SQL查询，以报告每天苹果和桔子销售数量的差异。查询结果需要按照sale_date字段的升序排列。

输入输出示例

输入是一个名为Sales的表，结构如下：

输出是一个包含sale_date和diff（苹果与桔子销售数量差异）的表，关于给定示例的输出应如下：

解释：

• 在 2020-05-01，卖了10个苹果和8个桔子（差异为 10 - 8 = 2）。
• 在 2020-05-02，卖了15个苹果和15个桔子（差异为 15 - 15 = 0）。
• 在 2020-05-03，卖了20个苹果和0个桔子（差异为 20 - 0 = 20）。
• 在 2020-05-04，卖了15个苹果和16个桔子（差异为 15 - 16 = -1）。

解题思路

此题的关键在于理解如何区分苹果和桔子的销售数目，并计算它们的差值。为了实现这点，我们利用SUM函数结合IF语句，将苹果的销售数作为正值，桔子的销售数作为负值，然后对每天的销售记录求和，得到最终的差值。下面，我们将逐步解析这个过程。

SQL查询构建

1. 利用SELECT语句，我们首先选择了sale_date作为需要返回的第一个字段。
2. 应用SUM和IF函数，若fruit列的值为’apples’，则sold_num作为正数；否则，苹果之外的水果（此例中为桔子）计为负数，之后对这些值求和，得到diff。
3. 使用GROUP BY语句来按sale_date对结果进行分组，这样就可以为每天计算苹果和桔子销售数目的差异。
4. 最后，利用ORDER BY语句确保结果按照日期的升序排列。

下面是整个SQL查询的代码：

SELECT
    sale_date,
    SUM(IF(fruit='apples', sold_num, -sold_num)) AS diff
FROM
    Sales
GROUP BY
    sale_date
ORDER BY
    sale_date ASC

复杂度分析

时间复杂度为$O(n\log n)$，其中$n$是Sales表中的记录数。这是因为GROUP BY通常需要对数据进行排序，而排序的时间复杂度至少为$O(n\log n)$。

总结

通过合理利用SQL的聚合函数和条件表达式，我们可以轻松构建出一个既简洁又高效的查询来解决问题。