Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Leetcode HARD 1645 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 2 | Everyday Data Science

  • Everyday Data Science
  • 2025-01-07
  • 604
Leetcode HARD 1645 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 2 | Everyday Data Science
data sciencedata analysisdata science interview prepLeetCode solutionseveryday data sciencedata science portfolio projectsdata structures and algorithmssql window functiondata enegineeringsql tutorialsolved answerslearn sql fasthow to learn sqlpractice sql questionsstep by step solutiondata analyticsbest sql videowindow functionleetcode 1645learn to earnsql interviewleetcode hardrecursive ctehopper company queries 2uber
  • ok logo

Скачать Leetcode HARD 1645 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 2 | Everyday Data Science бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Leetcode HARD 1645 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 2 | Everyday Data Science или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Leetcode HARD 1645 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 2 | Everyday Data Science бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Leetcode HARD 1645 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 2 | Everyday Data Science

Question: https://leetcode.com/problems/hopper-...

SQL Schema:
Create table If Not Exists Drivers (driver_id int, join_date date)
Create table If Not Exists Rides (ride_id int, user_id int, requested_at date)
Create table If Not Exists AcceptedRides (ride_id int, driver_id int, ride_distance int, ride_duration int)
Truncate table Drivers
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('10', '2019-12-10')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('8', '2020-1-13')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('5', '2020-2-16')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('7', '2020-3-8')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('4', '2020-5-17')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('1', '2020-10-24')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('6', '2021-1-5')
Truncate table Rides
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('6', '75', '2019-12-9')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('1', '54', '2020-2-9')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('10', '63', '2020-3-4')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('19', '39', '2020-4-6')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('3', '41', '2020-6-3')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('13', '52', '2020-6-22')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('7', '69', '2020-7-16')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('17', '70', '2020-8-25')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('20', '81', '2020-11-2')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('5', '57', '2020-11-9')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('2', '42', '2020-12-9')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('11', '68', '2021-1-11')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('15', '32', '2021-1-17')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('12', '11', '2021-1-19')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('14', '18', '2021-1-27')
Truncate table AcceptedRides
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('10', '10', '63', '38')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('13', '10', '73', '96')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('7', '8', '100', '28')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('17', '7', '119', '68')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('20', '1', '121', '92')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('5', '7', '42', '101')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('2', '4', '6', '38')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('11', '8', '37', '43')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('15', '8', '108', '82')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('12', '8', '38', '34')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('14', '1', '90', '74')

Pandas Schema:
data = [[10, '2019-12-10'], [8, '2020-1-13'], [5, '2020-2-16'], [7, '2020-3-8'], [4, '2020-5-17'], [1, '2020-10-24'], [6, '2021-1-5']]
drivers = pd.DataFrame(data, columns=['driver_id', 'join_date']).astype({'driver_id':'Int64', 'join_date':'datetime64[ns]'})
data = [[6, 75, '2019-12-9'], [1, 54, '2020-2-9'], [10, 63, '2020-3-4'], [19, 39, '2020-4-6'], [3, 41, '2020-6-3'], [13, 52, '2020-6-22'], [7, 69, '2020-7-16'], [17, 70, '2020-8-25'], [20, 81, '2020-11-2'], [5, 57, '2020-11-9'], [2, 42, '2020-12-9'], [11, 68, '2021-1-11'], [15, 32, '2021-1-17'], [12, 11, '2021-1-19'], [14, 18, '2021-1-27']]
rides = pd.DataFrame(data, columns=['ride_id', 'user_id', 'requested_at']).astype({'ride_id':'Int64', 'user_id':'Int64', 'requested_at':'datetime64[ns]'})
data = [[10, 10, 63, 38], [13, 10, 73, 96], [7, 8, 100, 28], [17, 7, 119, 68], [20, 1, 121, 92], [5, 7, 42, 101], [2, 4, 6, 38], [11, 8, 37, 43], [15, 8, 108, 82], [12, 8, 38, 34], [14, 1, 90, 74]]
accepted_rides = pd.DataFrame(data, columns=['ride_id', 'driver_id', 'ride_distance', 'ride_duration']).astype({'ride_id':'Int64', 'driver_id':'Int64', 'ride_distance':'Int64', 'ride_duration':'Int64'})

#leetcode #datascience #tutorial

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]