sum 除sum 还是 avg（字段/字段）

create table abc(
baduser number(3),
playuser number(3)
)                 ;
SELECT t.*,rowid FROM abc t ;
select sum(baduser)/sum(playuser), --1
          sum(baduser/playuser)/count(*), --2
          avg(baduser/playuser) --3
from    abc;

2和3是结果一样的，

1不同

现在求质量差用户占比，用1还是23呢？

前面的是总质量差占比，后面2种是平均质量差占比。

sum 除sum 还是 avg（字段/字段）

时间： 2024-10-18 14:47:34

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leetcode第一刷_Combination Sum Combination Sum II

啊啊啊啊,好怀念这种用递归保存路径然后打印出来的题目啊,好久没遇到了. 分了两种,一种是可以重复使用数组中数字的,一种是每个数字只能用一次的.其实没有多大区别,第一种每次进入递归的时候都要从头开始尝试,第二种要找一个标记的数组,把已经用到过的排除掉,就像生成全排列时的做法一样.跟我一样用引用保存中间结果的话,要注意回退的情况.第二种回退时,要把用到的那个数也恢复为可用,就完全像全排列时做的一样.破例贴两个题的代码,因为他们是在是不值得用两片文章来写. class Solution { publi

Path Sum,Path Sum II

Path Sum Total Accepted: 81706 Total Submissions: 269391 Difficulty: Easy Given a binary tree and a sum, determine if the tree has a root-to-leaf path such that adding up all the values along the path equals the given sum. For example:Given the below

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有两个数组a,b,大小都为n,数组元素的值任意整形数,无序: 要求:通过交换a,b中的元素,使数组a元素的和与数组b元素的和之间的差最小. 令A=sum(a)-sum(b) a的第i个元素和b的第j个元素交换后,a和b的和之差为 A'= sum(a) - a[i] + b[j] - (sum(b) - b[j] + a[i]) = sum(a) - sum(b) - 2 (a[i] - b[j]) = A - 2 (a[i] - b[j]) 设x = a[

有两个数组a,b，大小都为n,；通过交换a,b中的元素，使sum(a)-sum(b)最小。

有两个数组a,b,大小都为n,数组元素的值任意整形数,无序: 要求:通过交换a,b中的元素,使数组a元素的和与数组b元素的和之间的差最小. 当前数组a和数组b的和之差为 A = sum(a) - sum(b) a的第i个元素和b的第j个元素交换后,a和b的和之差为 A' = sum(a) - a[i] + b[j] - (sum(b) - b[j] + a[i]) = sum(a) - sum(b) - 2 (a[i] - b[j]) = A

mysql下sql语句 update 字段=字段+字符串

原文:mysql下sql语句 update 字段=字段+字符串 mysql下sql语句令某字段值等于原值加上一个字符串 update 表明 SET 字段= 'feifei' || 字段; (postgreSQL 用 || 来连贯字符串) MySQL连贯字符串不能利用加号(+),而利用concat. 比方在aa表的name字段前加字符'x',利用: update aa set name=concat('x',name) 原文地址:https://www.cnblogs.com/lonelyxmas

sql中奇怪的sum(1),sum(2),count(1)，count（6）,count(*)：统计总数

sql的统计函数 sql统计函数有 count 统计条数,配合group用 sum 累加指定字段数值但注意sum(1)就特殊 sum(1)等同于count(*) sum(1)统计个数,功能和count(*)一样,但效率上count(*)高.所以尽量少用. 举个小例子 SELECT ad_network_id,,sum(1),count(*),sum(2),count(5) from mapping_table_analytics GROUP BY ad_network_id 运行结果为: 3

python中的sum函数--sum(axis=1)

平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加,当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加. 例如: 1 >>>import numpy as np 3 >>>np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 5 array([3,6]) 1 c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]]) 2 print c.sum() 3 print c.sum(axis=0) 4 print c.sum