LeetCode--512. 游戏玩法分析 II

1 题目描述

Table: Activity

±-------------±--------+
| Column Name | Type |
±-------------±--------+
| player_id | int |
| device_id | int |
| event_date | date |
| games_played | int |
±-------------±--------+
(player_id, event_date) 是这个表的两个主键(具有唯一值的列的组合)
这个表显示的是某些游戏玩家的游戏活动情况
每一行是在某天使用某个设备登出之前登录并玩多个游戏（可能为0）的玩家的记录

1.1 测试用例

请编写解决方案，描述每一个玩家首次登陆的设备名称

返回结果格式如以下示例：

示例 1：
输入：

Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-05-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

输出：

+-----------+-----------+
| player_id | device_id |
+-----------+-----------+
| 1         | 2         |
| 2         | 3         |
| 3         | 1         |
+-----------+-----------+

2 解题思路

这题看上去与 LeetCode–511. 游戏玩法分析 I 相似, 但用到的思想有一定的差异, 一开始想借用这题的思路找到结果

select a.player_id, a.device_id from (select player_id, device_id, min(event_date) as first_login from Activity group by player_id) a

测试用用例

| player_id | device_id | event_date | games_played |
| --------- | --------- | ---------- | ------------ |
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-05-02 | 6            |
| 1         | 3         | 2015-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2016-02-03 | 5            |

预期结果

| player_id | device_id |
| --------- | --------- |
| 1         | 3         |
| 3         | 4         |

实际输出

| player_id | device_id |
| --------- | --------- |
| 1         | 2         |
| 3         | 1         |

解题思路

1. 使用 rank() + over() 组合函数实现, 按照 player_id 分组, 查询最早登录的 event_date 和 device_id
2. 对上面结果进行筛选, 查找出 rank = 1 的数据

2.1 代码实现

select a.player_id, a.device_id from 
(select player_id, device_id, rank() over(partition by player_id order by event_date) as 'rank' from Activity) a 
where a.rank = 1