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1709. 访问日期之间最大的空档期

表: UserVisits

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| user_id     | int  |
| visit_date  | date |
+-------------+------+
该表没有主键,它可能有重复的行
该表包含用户访问某特定零售商的日期日志。

 

假设今天的日期是 '2021-1-1' 。

编写解决方案,对于每个 user_id ,求出每次访问及其下一个访问(若该次访问是最后一次,则为今天)之间最大的空档期天数 window 。

返回结果表,按用户编号 user_id 排序。

结果格式如下示例所示:

 

示例 1:

输入:
UserVisits 表:
+---------+------------+
| user_id | visit_date |
+---------+------------+
| 1       | 2020-11-28 |
| 1       | 2020-10-20 |
| 1       | 2020-12-3  |
| 2       | 2020-10-5  |
| 2       | 2020-12-9  |
| 3       | 2020-11-11 |
+---------+------------+
输出:
+---------+---------------+
| user_id | biggest_window|
+---------+---------------+
| 1       | 39            |
| 2       | 65            |
| 3       | 51            |
+---------+---------------+
解释:
对于第一个用户,问题中的空档期在以下日期之间:
    - 2020-10-20 至 2020-11-28 ,共计 39 天。
    - 2020-11-28 至 2020-12-3 ,共计 5 天。
    - 2020-12-3 至 2021-1-1 ,共计 29 天。
由此得出,最大的空档期为 39 天。
对于第二个用户,问题中的空档期在以下日期之间:
    - 2020-10-5 至 2020-12-9 ,共计 65 天。
    - 2020-12-9 至 2021-1-1 ,共计 23 天。
由此得出,最大的空档期为 65 天。
对于第三个用户,问题中的唯一空档期在 2020-11-11 至 2021-1-1 之间,共计 51 天。

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# Write your MySQL query statement below

mysql 解法, 执行用时: 367 ms, 内存消耗: 0 B, 提交时间: 2023-10-15 22:18:16

SELECT
    user_id,
    MAX(DATEDIFF(next_day, visit_date)) AS biggest_window
FROM (
    SELECT
        user_id,
        visit_date,
        LEAD(visit_date, 1, '2021-1-1') OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_date) AS next_day
    FROM UserVisits
) tmp
GROUP BY user_id
ORDER BY user_id

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