☆打卡算法☆LeetCode 181. 超过经理收入的员工 算法解析

简介: ☆打卡算法☆LeetCode 181. 超过经理收入的员工 算法解析

大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。

一、题目

1、算法题目

“编写SQL查询,来查找收入比经理高的员工。”

2、题目描述

表:Employee 
+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
| salary      | int     |
| managerId   | int     |
+-------------+---------+
Id是该表的主键。
该表的每一行都表示雇员的ID、姓名、工资和经理的ID。

编写一个SQL查询来查找收入比经理高的员工。

任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:
输入: 
Employee 表:
+----+-------+--------+-----------+
| id | name  | salary | managerId |
+----+-------+--------+-----------+
| 1  | Joe   | 70000  | 3         |
| 2  | Henry | 80000  | 4         |
| 3  | Sam   | 60000  | Null      |
| 4  | Max   | 90000  | Null      |
+----+-------+--------+-----------+
输出: 
+----------+
| Employee |
+----------+
| Joe      |
+----------+
解释: Joe 是唯一挣得比经理多的雇员。
示例 2:

二、解题

1、思路分析

题意要我们找出员工工资超过经理的人员。

首先,需要先理解这张表:

1702380427850.jpg

这个表的意思是:

  • Sam是Joe的经理
  • Max是Henry的经理

这一块理解之后,就很容易解出来结果。

采用自连接的方式,一张表当成两张表来使用:

A.managerid=B.id

然后再查找工资更好的员工:

a.Salary?b.Salary

2、代码实现

代码参考:

select a.name as Employee from Employee as a,Employee as b
where a.ManagerId = b.Id and a.Salary > b.Salary 

1702380457023.jpg

3、时间复杂度

时间复杂度:

空间复杂度:

三、总结

1、连接两张表 2、限定条件A.managerid=B.id 3、找到工资更高的员工a.Salary?b.Salary

相关文章
|
2月前
|
存储 监控 算法
防止员工泄密软件中文件访问日志管理的 Go 语言 B + 树算法
B+树凭借高效范围查询与稳定插入删除性能,为防止员工泄密软件提供高响应、可追溯的日志管理方案,显著提升海量文件操作日志的存储与检索效率。
112 2
|
2月前
|
存储 缓存 算法
如何管理员工上网:基于 Go 语言实现的布隆过滤器访问拦截算法应用
布隆过滤器以空间换时间,通过多哈希函数实现黑名单的高效存储与毫秒级检索,解决传统方案内存占用大、响应慢等问题,助力企业低成本、高效率管理员工上网行为。
161 3
|
8月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
员工上网行为监控软件中基于滑动窗口的C#流量统计算法解析​
在数字化办公环境中,员工上网行为监控软件需要高效处理海量网络请求数据,同时实时识别异常行为(如高频访问非工作网站)。传统的时间序列统计方法因计算复杂度过高,难以满足低延迟需求。本文将介绍一种基于滑动窗口的C#统计算法,通过动态时间窗口管理,实现高效的行为模式分析与流量计数。
235 2
|
2月前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【LeetCode 热题100】347:前 K 个高频元素(详细解析)(Go语言版)
这篇文章详细解析了力扣热题 347——前 K 个高频元素的三种解法:哈希表+小顶堆、哈希表+快速排序和哈希表+桶排序。每种方法都附有清晰的思路讲解和 Go 语言代码实现。小顶堆方法时间复杂度为 O(n log k),适合处理大规模数据;快速排序方法时间复杂度为 O(n log n),适用于数据量较小的场景;桶排序方法在特定条件下能达到线性时间复杂度 O(n)。文章通过对比分析,帮助读者根据实际需求选择最优解法,并提供了完整的代码示例,是一篇非常实用的算法学习资料。
511 90
|
5月前
|
存储 监控 算法
公司员工泄密防护体系中跳表数据结构及其 Go 语言算法的应用研究
在数字化办公中,企业面临员工泄密风险。本文探讨使用跳表(Skip List)数据结构优化泄密防护系统,提升敏感数据监测效率。跳表以其高效的动态数据处理能力,为企业信息安全管理提供了可靠技术支持。
140 0
|
7月前
|
监控 算法 安全
基于 PHP 的员工电脑桌面监控软件中图像差分算法的设计与实现研究
本文探讨了一种基于PHP语言开发的图像差分算法,用于员工计算机操作行为监控系统。算法通过分块比较策略和动态阈值机制,高效检测屏幕画面变化,显著降低计算复杂度与内存占用。实验表明,相比传统像素级差分算法,该方法将处理时间缩短88%,峰值内存使用量减少70%。文章还介绍了算法在工作效率优化、信息安全防护等方面的应用价值,并分析了数据隐私保护、算法准确性及资源消耗等挑战。未来可通过融合深度学习等技术进一步提升系统智能化水平。
122 2
|
8月前
|
存储 机器学习/深度学习 监控
如何监控员工的电脑——基于滑动时间窗口的Java事件聚合算法实现探析​
在企业管理场景中,如何监控员工的电脑操作行为是一个涉及效率与合规性的重要课题。传统方法依赖日志采集或屏幕截图,但数据量庞大且实时性不足。本文提出一种基于滑动时间窗口的事件聚合算法,通过Java语言实现高效、低资源占用的监控逻辑,为如何监控员工的电脑提供一种轻量化解决方案。
212 3
|
8月前
|
存储 监控 算法
公司员工电脑监控软件剖析:PHP 布隆过滤器算法的应用与效能探究
在数字化办公的浪潮下,公司员工电脑监控软件成为企业管理的重要工具,它能够帮助企业了解员工的工作状态、保障数据安全以及提升工作效率。然而,随着监控数据量的不断增长,如何高效地处理和查询这些数据成为了关键问题。布隆过滤器(Bloom Filter)作为一种高效的概率型数据结构,在公司员工电脑监控软件中展现出独特的优势,本文将深入探讨 PHP 语言实现的布隆过滤器算法在该软件中的应用。
142 1

推荐镜像

更多
  • DNS