从学校步入职场一年多，已经很久没刷过题了，为后续稍微做些提前的准备，还是重新开始刷刷题。
从未做过计划表，这回倒是做了个计划表，希望能坚持吧。
刷题比较随性且量级不大，今天就写了2个算法+2个sql，sql感觉都相对简单且题库没什么好写的，后续考虑将sql的刷题计划改为对理论知识的回温。
算法题牛客网NC93 LRU实现
题目如下：
设计LRU(最近最少使用)缓存结构，该结构在构造时确定大小，假设大小为 capacity ，操作次数是 n ，并有如下功能:
1、Solution(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
2、get(key)：如果关键字 key 存在于缓存中，则返回key对应的value值，否则返回 -1 。
3、set(key, value)：将记录(key, value)插入该结构，如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value，如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value ，如果key-value的数量超过capacity，弹出最久未使用的key-value。
要求get跟set的时间复杂度只能为O(1)。
虽然很久没刷题，但好像没有以前那种从未刷过题第一次写不知从何下手的感觉，倒是很顺畅地就写出来了。写完看了一下以往写过的历史记录，发现以前也写过这道题只是题目有所变动，但感觉现在写的更加简洁易懂一些。思路如下：
题目要求写一个LRU的缓存结构，最直接的想法就是用一个字典作为载体，对get与set进行对应的配置：
1、get()：每次get操作，如果字典中存在key值，先将value取出后进行删键操作，再重新插入key值进行赋值，同时返回value；若不存在直接返回-1即可。这样子可以保证只要触发get操作，这个key值也会是最近被用过的。
2、set()：分为三种情况处理
1）存在key值，与get操作类似，先删键再重新赋值；
2）不存在key值，但字典大小未超过缓存容量要求，这种最简单直接插入新的键值；
3）不存在key值，且字典大小超过缓存容量要求，这种要处理也很容易，取出字典最早，也就是最久没有被用到的键进行删除，可以通过将键值取成列表后取第一个来解决，然后再插入新键值。
代码：
class Solution:
def __init__(self, capacity: int):
# write code here
self.capacity = capacity
self.result = dict()
def get(self, key: int) -> int:
# write code here
if key in self.result.keys():
output = self.result[key]
del self.result[key]
self.result[key] = output
return output
else:
return -1
def set(self, key: int, value: int) -> None:
# write code here
if key in self.result.keys():
## key值存在，移除后重新插入
del self.result[key]
self.result[key] = value
elif len(self.result.keys()) < self.capacity:
## 缓存大小未超过容量的情况下，插入赋值
self.result[key] = value
else:
## key值不存在且缓存大小超过容量
# self.result.popitem()
del_key = list(self.result.keys())[0]
del self.result[del_key]
self.result[key] = value
# print(list(self.result.keys()))
# Your Solution object will be instantiated and called as such:
# solution = Solution(capacity)
# output = solution.get(key)
# solution.set(key,value)
算法题牛客网NC45 二叉树先中后序打印
这个题其实写过，题目还是比较简单的，思路就是直接按先序、中序、后序的需求取值即可。题目如下：
给定一棵二叉树，分别按照二叉树先序，中序和后序打印所有的节点。
数据范围： n ∈ [ 0 , 1000 ] n\in[0,1000] n∈[0,1000]，树上每个节点的val值满足#val\in[0,100]#
要求：空间复杂度O(n)，时间复杂度O(n)
代码：
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
#
# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
#
#
# @param root TreeNode类 the root of binary tree
# @return int整型二维数组
#
class Solution:
def threeOrders(self , root: TreeNode) -> List[List[int]]:
# write code here
preList = []
midList = []
lastList = []
def preOrder(curNode, leftNode, rightNode):
if curNode:
preList.append(curNode.val)
if leftNode:
preOrder(leftNode, leftNode.left, leftNode.right)
if rightNode:
preOrder(rightNode, rightNode.left, rightNode.right)
def midOrder(curNode, leftNode, rightNode):
if leftNode:
midOrder(leftNode, leftNode.left, leftNode.right)
if curNode:
midList.append(curNode.val)
if rightNode:
midOrder(rightNode, rightNode.left, rightNode.right)
def lastOrder(curNode, leftNode, rightNode):
if leftNode:
lastOrder(leftNode, leftNode.left, leftNode.right)
if rightNode:
lastOrder(rightNode, rightNode.left, rightNode.right)
if curNode:
lastList.append(curNode.val)
if root:
preOrder(root, root.left, root.right)
midOrder(root, root.left, root.right)
lastOrder(root, root.left, root.right)
print([preList, midList, lastList])
return [preList, midList, lastList]
MYSQL牛客网256 返回三次以上相同积分的情况
题目：
比较简单，直接groupby即可，稍微注意要按升序排序，所以指定的ASC。代码如下：
select number
from (select number, count(1) as cnt from grade group by number) t1
where cnt >= 3
order by number asc
MYSQL牛客网257 通过的题目排名
题目：
题目本身不难，这里主要记录下三种排序函数用法row_number、rank、dense_rank。
- row_number(): 不存在并列的情况，用法 row_number() over(partition by xx1 order by xx2 desc/asc) as rnk，假如用在本题，则id为1、6的排名会分别为2、3，不出现并列排名的情况 。
- rank(): 存在并列的情况，但并列后的顺序会出现跳过的情况。假如用在本题，则id为1、6的排名均为2，但id为2的排名会为4。
- dense_rank(): 存在并列的情况，且并列后的顺序正常排序。即为题目要求的顺序。
这里注意一点，本题只根据number排序，所以不用partition by。代码如下：
select *, dense_rank() over (order by number desc) as t_rank
from passing_number
order by t_rank asc, id asc
