news 2026/7/14 15:17:37

力扣1783-大满贯数量

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
力扣1783-大满贯数量

表:Players

+----------------+---------+ | Column Name | Type | +----------------+---------+ | player_id | int | | player_name | varchar | +----------------+---------+ player_id 是这个表的主键(具有唯一值的列) 这个表的每一行给出一个网球运动员的 ID 和 姓名

表:Championships

+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | year | int | | Wimbledon | int | | Fr_open | int | | US_open | int | | Au_open | int | +---------------+---------+ year 是这个表的主键(具有唯一值的列) 该表的每一行都包含在每场大满贯网球比赛中赢得比赛的球员的 ID

编写解决方案,找出每一个球员赢得大满贯比赛的次数。结果不包含没有赢得比赛的球员的ID 。

结果集无顺序要求

结果的格式,如下所示。

示例 1:

输入:Players 表: +-----------+-------------+ | player_id | player_name | +-----------+-------------+ | 1 | Nadal | | 2 | Federer | | 3 | Novak | +-----------+-------------+ Championships 表: +------+-----------+---------+---------+---------+ | year | Wimbledon | Fr_open | US_open | Au_open | +------+-----------+---------+---------+---------+ | 2018 | 1 | 1 | 1 | 1 | | 2019 | 1 | 1 | 2 | 2 | | 2020 | 2 | 1 | 2 | 2 | +------+-----------+---------+---------+---------+输出:+-----------+-------------+-------------------+ | player_id | player_name | grand_slams_count | +-----------+-------------+-------------------+ | 2 | Federer | 5 | | 1 | Nadal | 7 | +-----------+-------------+-------------------+解释:Player 1 (Nadal) 获得了 7 次大满贯:其中温网 2 次(2018, 2019), 法国公开赛 3 次 (2018, 2019, 2020), 美国公开赛 1 次 (2018)以及澳网公开赛 1 次 (2018) 。 Player 2 (Federer) 获得了 5 次大满贯:其中温网 1 次 (2020), 美国公开赛 2 次 (2019, 2020) 以及澳网公开赛 2 次 (2019, 2020) 。 Player 3 (Novak) 没有赢得,因此不包含在结果集中。

思路:

1、整理所有大满贯冠军记录
题目中大满贯冠军分别存放在不同的字段中,包括温网、法网、美网和澳网。为了便于统计,需要将这四个字段中的冠军记录合并到同一个结果集中,使每一行只代表一次夺冠记录。

2、合并不同赛事的冠军数据
通过将四项赛事的冠军列依次合并,形成一个统一的冠军列表。这样处理后,每位球员每获得一次大满贯冠军,就会在结果集中对应一条记录。

3、关联球员基本信息
将合并后的冠军记录与球员表进行关联,通过球员 ID 获取球员姓名等基本信息,从而明确每一条冠军记录属于哪位球员。

4、按球员维度进行统计
以球员 ID 和球员姓名为分组条件,对冠军记录进行计数。统计结果表示每位球员获得大满贯冠军的总次数。

5、输出最终结果
最终返回球员编号、球员姓名以及对应的大满贯冠军次数,得到每位球员的 Grand Slam 冠军数量统计结果。

代码:

select player_id , player_name, count(*) as grand_slams_count from players t1 join (select wimbledon from Championships union all select fr_open from Championships union all select us_open from Championships union all select au_open from Championships) t2 on t1.player_id = t2.Wimbledon group by player_id,player_name
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