题目描述
表: Scores
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| id | int |
| score | decimal |
+-------------+---------+
在 SQL 中，id 是该表的主键。
该表的每一行都包含了一场比赛的分数。Score 是一个有两位小数点的浮点值。
查询并对分数进行排序。排名按以下规则计算:
- 分数应按从高到低排列。
- 如果两个分数相等，那么两个分数的排名应该相同。
- 在排名相同的分数后，排名数应该是下一个连续的整数。换句话说，排名之间不应该有空缺的数字。
按 score 降序返回结果表。
查询结果格式如下所示。
示例 1:
输入:
Scores 表:
+----+-------+
| id | score |
+----+-------+
| 1 | 3.50 |
| 2 | 3.65 |
| 3 | 4.00 |
| 4 | 3.85 |
| 5 | 4.00 |
| 6 | 3.65 |
+----+-------+
输出:
+-------+------+
| score | rank |
+-------+------+
| 4.00 | 1 |
| 4.00 | 1 |
| 3.85 | 2 |
| 3.65 | 3 |
| 3.65 | 3 |
| 3.50 | 4 |
+-------+------+
解题思路
我们可以使用一个子查询来计算每个学生的排名。在子查询中，我们首先按照分数降序排序，并为每个分数分配一个连续的排名号。然后，我们将这个子查询与原始表进行连接，根据学生的分数匹配相应的排名。
代码实现
MySQL 实现
- 窗口函数
SELECT
S.score,
DENSE_RANK() OVER (
ORDER BY
S.score DESC
) AS 'rank'
FROM
Scores S;
- 每行都count计数
SELECT
S1.score,
(
SELECT
COUNT(DISTINCT S2.score)
FROM
Scores S2
WHERE
S2.score >= S1.score
) AS 'rank'
FROM
Scores S1
ORDER BY
S1.score DESC;
- 内连接给表附加<=自己值的行，然后分组distint count
SELECT
S.score, COUNT(DISTINCT T.score) AS 'rank'
FROM Scores S
INNER JOIN Scores T ON S.score <= T.score
GROUP BY S.id, S.score
ORDER BY S.score DESC;
Pandas 实现
- rank(method='dense'
import pandas as pd
def order_scores(scores: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
scores['rank'] = scores['score'].rank(method='dense', ascending=False)
return scores[['score', 'rank']].sort_values('score', ascending=False)
