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  • 判断是否连续的条件
    2021-03-22 23:33:29

    摘要 腾兴网为您分享:php if elseif 条件判断语句使用方法,智学网,知音漫客,英语字典,小太阳等软件知识,以及华为慧通差旅,云收藏,小葫芦管家,航运e家,百世店加,仟金所,我的世界龙珠,太阳帝国的原罪反叛,华恒教育,批量搜索文件,桩基承载力计算,正元智慧,置业顾问月总结,湖北国税发票系统,rowdy等软件it资讯,欢迎关注腾兴网。任何 php教程 脚本都是由一系列语句构成的。一条语句可以是一个赋值语句,一个函数调用,一个循环,甚至一个什么也不做的(空语句)条件语句。语句通常以分号结束。此外,还可...

    任何 php教程 脚本都是由一系列语句构成的。一条语句可以是一个赋值语句,一个函数调用,一个循环,甚至一个什么也不做的(空语句)条件语句。语句通常以分号结束。此外,还可以用花括号将一组语句封装成一个语句组。语句组本身可以当作是一行语句。本章讲述了各种语句类型。

    if

    if 结构是很多语言包括 php 在内最重要的特性之一,它允许按照条件执行代码片段。php 的 if 结构和 c 语言相似:

    if (expr)

    statement

    如同在表达式一章中定义的,expr 按照布尔求值。如果 expr 的值为 true,php 将执行 statement,如果值为 false - 将忽略 statement。有关哪些值被视为 false 的更多信息参见“转换为布尔值”一节。

    如果 $a 大于 $b,则以下例子将显示 a is bigger than b:

    if ($a > $b)

    print "a is bigger than b";

    ?>

    经常需要按照条件执行不止一条语句,当然并不需要给每条语句都加上一个 if 子句。可以将这些语句放入语句组中。例如,如果 $a 大于 $b,以下代码将显示 a is bigger than b 并且将 $a 的值赋给 $b:

    <?php

    if ($a > $b) {

    print "a is bigger than b";

    $b = $a;

    }

    ?> 

    if 语句可以无限层地嵌套在其它 if 语句中,这给程序的不同部分的条件执行提供了充分的弹性。

    else

    经常需要在满足某个条件时执行一条语句,而在不满足该条件时执行其它语句,这正是 else 的功能。else 延伸了 if 语句,可以在 if 语句中的表达式的值为 false 时执行语句。例如以下代码在 $a 大于 $b 时显示 a is bigger than b,反之则显示 a is not bigger than b:

    if ($a > $b) {

    print "a is bigger than b";

    } else {

    print "a is not bigger than b";

    }

    ?> 

    else 语句仅在 if 以及 elseif(如果有的话)语句中的表达式的值为 false 时执行(参见 elseif)。

    elseif

    elseif,和此名称暗示的一样,是 if 和 else 的组合。和 else 一样,它延伸了 if 语句,可以在原来的 if 表达式值为 false 时执行不同语句。但是和 else 不一样的是,它仅在 elseif 的条件表达式值为 true 时执行语句。例如以下代码将根据条件分别显示 a is bigger than b,a equal to b 或者 a is smaller than b:

    <?php

    if ($a > $b) {

    print "a is bigger than b";

    } elseif ($a == $b) {

    print "a is equal to b";

    } else {

    print "a is smaller than b";

    }

    ?> 

    在同一个 if 结构中可以有多个 elseif 语句。第一个表达式值为 true 的 elseif 语句(如果有的话)将会执行。在 php 中,也可以写成“else if”(两个单词),它和“elseif”(一个单词)的行为完全一样。句法分析的含义有少许区别(如果你熟悉 c 语言的话,这是同样的行为),但是底线是两者会产生完全一样的行为。

    elseif 的语句仅在之前的 if 或 elseif 的表达式值为 false,而当前的 elseif 表达式值为 true 时执行。

    else

    经常需要在满足某个条件时执行一条语句,而在不满足该条件时执行其它语句,这正是 else 的功能。else 延伸了 if 语句,可以在 if 语句中的表达式的值为 false 时执行语句。例如以下代码在 $a 大于 $b 时显示 a is bigger than b,反之则显示 a is not bigger than b:

    if ($a > $b) {

    print "a is bigger than b";

    } else {

    print "a is not bigger than b";

    }

    ?> 

    else 语句仅在 if 以及 elseif(如果有的话)语句中的表达式的值为 false 时执行(参见 elseif)。

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    hql统计连续登录三天及以上的用户

    数据提供

     用户ID、登入日期
     user01,2018-02-28
     user01,2018-03-01
     user01,2018-03-02
     user01,2018-03-04
     user01,2018-03-05
     user01,2018-03-06
     user01,2018-03-07
     user02,2018-03-01
     user02,2018-03-02
     user02,2018-03-03
     user02,2018-03-06
    

    输出字段

    user_id | times | start_date | end_date
    

    创建表

     create table lxdl(
     user_id string comment '用户ID'
     ,login_date date comment '登入日期'
     )
     row format delimited fields terminated by ',';
    

    加载数据

    load data local inpath '/opt/module/datas/dsjsfc/user.txt' into table lxdl;
    

    验证数据

    select * from lxdl;
    +---------------+------------------+--+
    | lxdl.user_id  | lxdl.login_date  |
    +---------------+------------------+--+
    |  user01       | 2018-02-28       |
    |  user01       | 2018-03-01       |
    |  user01       | 2018-03-02       |
    |  user01       | 2018-03-04       |
    |  user01       | 2018-03-05       |
    |  user01       | 2018-03-06       |
    |  user01       | 2018-03-07       |
    |  user02       | 2018-03-01       |
    |  user02       | 2018-03-02       |
    |  user02       | 2018-03-03       |
    |  user02       | 2018-03-06       |
    +---------------+------------------+--+
    

    思路

    1.根据user_id分区,日期排序

    select 
    	user_id,login_date,
    	row_number() over(partition by user_id order by login_date) as rn 
    from 
    	lxdl;
    

    输出

    +-------------+-------------+-------+--+
    | user_id     |	login_date	|	rn  |  
    +-------------+-------------+-------+--+
    | user01	  |	2018-02-28	|	1	|
    | user01	  |	2018-03-01	|	2   |
    | user01	  |	2018-03-02	|	3	|
    | user01	  |	2018-03-04	|	4	|
    | user01	  |	2018-03-05	|	5	|
    | user01	  |	2018-03-06	|	6	|
    | user01	  |	2018-03-07	|	7	|
    | user02	  |	2018-03-01	|	1	|
    | user02	  |	2018-03-02	|	2	|
    | user02	  |	2018-03-03	|	3	|
    | user02	  |	2018-03-06	|	4	|
    +-------------+-------------+-------+--+
    

    2.用日期与rn想减,得到的差值如果相等,则说明日期是连续的

    select 
    	user_id,login_date,
    	date_sub(login_date,rn) as date_diff 
    from 
    	(
        select 
    		user_id,login_date,
    		row_number() over(partition by user_id order by login_date) as rn 
    	from 
    		lxdl
    	) t1;
    

    输出

    +-------------+-------------+-------------+--+
    | user_id     |	login_date	|  date_diff  |  
    +-------------+-------------+-------------+--+
    | user01	  |	2018-02-28	| 2018-02-27  |
    | user01	  |	2018-03-01	| 2018-02-27  |   
    | user01	  |	2018-03-02	| 2018-02-27  |
    | user01	  |	2018-03-04	| 2018-02-28  |
    | user01	  |	2018-03-05	| 2018-02-28  |
    | user01	  |	2018-03-06	| 2018-02-28  |
    | user01	  |	2018-03-07	| 2018-02-28  |
    | user02	  |	2018-03-01	| 2018-02-28  |
    | user02	  |	2018-03-02	| 2018-02-28  |
    | user02	  |	2018-03-03	| 2018-02-28  |
    | user02	  |	2018-03-06	| 2018-03-02  |
    +-------------+-------------+-------------+--+
    

    3.根据user_id和date_diff分组,最小登录日期即为此次连续登录的开始日期start_date,最大登录日期即为结束日期end_date,登录次数即为分组后的count(1)

    select 
    	user_id,count(1) as times,
    	min(login_date) as start_date,
    	max(login_date) as end_date
    from
    	(
            select 
            	user_id,login_date,
            	date_sub(login_date,rn) as date_diff 
            from 
            (
                select 
    				user_id,login_date,
    				row_number() over(partition by user_id order by login_date) as rn 
    			from 
    				lxdl) 
            t1) t2 
    group by user_id,date_diff 
    having times >=3;
    

    输出

    +-----------+-----------+----------------+--------------+--+
    |	user_id	|	times	|	start_date	 |	end_date   	|
    +-----------+-----------+----------------+--------------+--+	
    | 	user01	|	3		|	2018-02-28	 |	2018-03-02	|
    | 	user01	|	4		|	2018-03-04	 |	2018-03-07	|	
    | 	user02	|	3		|	2018-03-01	 |	2018-03-03	|
    +-----------+-----------+----------------+--------------+--+
    
    展开全文
  • snapdate代表当天做镜像的时间,现在有个需求,我们想取出来这个保单号连续保持某个状态的起止时间,例如: 保单号sm1保持状态1的起止时间为2021020120210202,然后在20210203时候变成了状态2,又在20210204时候变成...

    零、需求介绍

    现有一张表数据如下:
    在这里插入图片描述

    此表是一张镜像表,policyno列代表一个保单号,state列代表这个保单号在snapdate当天的最后一次状态(state每天可能会变很多次,镜像表只保留snapdate时间点凌晨的最后一次状态),
    snapdate代表当天做镜像的时间,现在有个需求,我们想取出来这个保单号连续保持某个状态的起止时间,例如:
    保单号sm1保持状态1的起止时间为2021020120210202,然后在20210203时候变成了状态2,又在20210204时候变成了状态3,最终又在2021020520210209时间段保持在状态1,
    然后镜像表的程序可能期间出现过问题,在20210210开始到20210215日没有镜像成功,直到20210216日才恢复,20210216~20210219日保单号sm1的状态一直保持为1,
    后续还有可能继续变,那么,上面说的保单sm1的几个状态的连续时间,我们想要的结果为:

    POLICYNO	STATE	START_DATE	END_DATE
    sm1		1	20210201	20210202
    sm1		2	20210203	20210203
    sm1		3	20210204	20210204
    sm1		1	20210205	20210209
    sm1     1      20210216       20210219
    .........................
    

    我这里提供5种写法,可以归结为两大类:
    一类:通过使用分析函数或自关联获取数据连续性,构造一个分组字段进行分组求最大最小值。
    二类:通过树形层次查询获取连续性,获取起止时间。

    一、通过使用lag分析函数获取前后时间,根据当前时间与前后时间的差值进行判断获取时间连续性标志,然后使用sum()over()对连续性标志进行累加,从而生成一个新的临时分组字段,最终根据policyno,state,临时分组字段进行分组取最大最小值

    这里为了好理解,每一个处理步骤都单独写出来了,实际使用中可以简写一下:

    with t as--求出来每条数据当天的前一天镜像时间
     (select a.policyno,
             a.state,
             a.snapdate,
             lag(a.snapdate) over(partition by a.policyno, a.state order by a.snapdate) as lag_tim
        from zyd.temp_0430 a
       order by a.policyno, a.snapdate),
    t1 as--判断当天镜像时间和前一天的镜像时间+1是否相等,如果相等就置为0否则置为1,新增临时字段lxzt意为:连续状态标志
     (select t.*,
             case
               when t.snapdate = t.lag_tim + 1 then
                0
               else
                1
             end as lxzt
        from t
       order by policyno, snapdate),
    t2 as--根据lxzt字段进行sum()over()求和,求出来一个新的用来做分组依据的字段,简称fzyj
     (select t1.*, sum(lxzt) over(order by policyno, snapdate) as fzyj from t1)
    select policyno,--最后根据policyno,state,fzyj进行分组求最大最小值即为状态连续的开始结束时间
           state,
           -- fzyj,
           min(snapdate) as start_snap,
           max(snapdate) as end_snap
      from t2
     group by policyno, state, fzyj
     order by fzyj;
    

    在这里插入图片描述

    二、不使用lag分析函数,通过自关联也能判断出来哪些天连续,然后后面操作步骤同上,这个写法算是对lag()over()函数的一个回写,摆脱对分析函数的依赖

    下面这种写法,需要读两次表,上面lag的方式是对这个写法的一种优化:

    with t as
     (select a.policyno, a.state, a.snapdate, b.snapdate as snap2
        from zyd.temp_0430 a, zyd.temp_0430 b
       where a.policyno = b.policyno(+)
         and a.state = b.state(+)
         and a.snapdate - 1 = b.snapdate(+)
       order by policyno, snapdate),
    t1 as
     (select t.*,
             case
               when snap2 is null then
                1
               else
                0
             end as lxzt
        from t
       order by policyno, snapdate),
    t2 as
     (select t1.*, sum(lxzt) over(order by policyno, snapdate) as fzyj
        from t1
       order by policyno, snapdate)
    select policyno,
           state,
           fzyj,
           min(snapdate) as start_snap,
           max(snapdate) as end_snap
      from t2
     group by policyno, state, fzyj
     order by fzyj;
    

    在这里插入图片描述

    三、通过构造树形结构,确定根节点和叶子节点来获取状态连续的开始和结束时间

    先按照数据的连续性构造显示每层关系的树状结构:

    with t as
     (select a.policyno,
             a.state,
             a.snapdate,
             lag(a.snapdate) over(partition by a.policyno, a.state order by a.snapdate) as lag_tim
        from zyd.temp_0430 a --where policyno='sm1'
       order by a.policyno, a.snapdate),
    t1 as
     (select t.*,
             case
               when t.snapdate = t.lag_tim + 1 then
                0
               else
                1
             end as lxzt
        from t
       order by policyno, snapdate),
    t2 as
     (select t1.*,
             lpad('->', (level - 1) * 2, '->') || snapdate as 树状结构,
             level as 树中层次,
             decode(level, 1, 1) 是否根节点,
             decode(connect_by_isleaf, 1, 1) 是否叶子节点,
             case
               when (connect_by_isleaf = 0 and level > 1) then
                1
             end  是否树杈,
             (prior snapdate) as 根值,
             connect_by_root snapdate 主根值
        from t1
       start with (lxzt = 1)
      connect by (prior snapdate = snapdate - 1 
              and prior state = state and
                  prior policyno = policyno)
       order by policyno, snapdate)
    select * from t2;
    

    在这里插入图片描述
    从上面能清晰的看出来,每一次连续状态的开始日期作为每个树的根,分支节点即树杈和叶子节点的关系一步步拓展开来,分析上面数据我们能够知道,如果我们想要获取
    每个保单状态连续时间范围,以上面的数据现有分布方式,现在就可以:通过policyno,state,主根值进行group by 取snapdate的最大最小值,类似前面两个写法的最终步骤;
    接下来,我们这个第三种写法就是按照这个方式写:

    with t as
     (select a.policyno,
             a.state,
             a.snapdate,
             lag(a.snapdate) over(partition by a.policyno, a.state order by a.snapdate) as lag_tim
        from zyd.temp_0430 a --where policyno='sm1'
       order by a.policyno, a.snapdate),
    t1 as
     (select t.*,
             case
               when t.snapdate = t.lag_tim + 1 then
                0
               else
                1
             end as lxzt
        from t
       order by policyno, snapdate),
    t2 as
     (select t1.*,
             lpad('->', (level - 1) * 2, '->') || snapdate as 树状结构,
             level as 树中层次,
             decode(level, 1, 1) 是否根节点,
             decode(connect_by_isleaf, 1, 1) 是否叶子节点,
             case
               when (connect_by_isleaf = 0 and level > 1) then
                1
             end  是否树杈,
             (prior snapdate) as 根值,
             connect_by_root snapdate 主根值
        from t1
       start with (lxzt = 1)
      connect by (prior snapdate = snapdate - 1 
              and prior state = state and
                  prior policyno = policyno)
       order by policyno, snapdate)
    select policyno,
           state,
           min(snapdate) as start_date,
           max(snapdate) as end_date
      from t2
     group by policyno, state, 主根值
     order by policyno, state;
    

    在这里插入图片描述

    四、参照过程三,既然已经获取了每条数据的主根值和叶子节点的值,这就代表了我们知道了每个保单状态的连续开始和结束时间,那直接取出来叶子节点数据,叶子节点主根值就是开始日期,叶子节点的值就是结束日期,这样我们就不需再group by了

    with t as
     (select a.policyno,
             a.state,
             a.snapdate,
             lag(a.snapdate) over(partition by a.policyno, a.state order by a.snapdate) as lag_tim
        from zyd.temp_0430 a --where policyno='sm1'
       order by a.policyno, a.snapdate),
    t1 as
     (select t.*,
             case
               when t.snapdate = t.lag_tim + 1 then
                0
               else
                1
             end as lxzt
        from t
       order by policyno, snapdate),
    t2 as
     (select t1.*,
             lpad('->', (level - 1) * 2, '->') || snapdate as 树状结构,
             level as 树中层次,
             decode(level, 1, 1) 是否根节点,
             decode(connect_by_isleaf, 1, 1) 是否叶子节点,
             case
               when (connect_by_isleaf = 0 and level > 1) then
                1
             end 是否树杈,
             (prior snapdate) as 根值,
             connect_by_root snapdate 主根值
        from t1
       start with (lxzt = 1)
      connect by (prior snapdate = snapdate - 1 and prior state = state and
                 prior policyno = policyno)
       order by policyno, snapdate)
    select policyno, state, 主根值 as start_date, snapdate as end_date
      from t2
     where 是否叶子节点 = 1
     order by policyno, snapdate
    

    在这里插入图片描述

    五、在Oracle10g之前,上面树状查询的关键函数 connect_by_root还不支持,如果使用树形结构,可以通过sys_connect_by_path来实现

    with t as
     (select a.policyno,
             a.state,
             a.snapdate,
             lag(a.snapdate) over(partition by a.policyno, a.state order by a.snapdate) as lag_tim
      --case when lag(a.snapdate) over(partition by a.policyno, a.state order by a.snapdate) is null then snapdate else lag(a.snapdate) over(partition by a.policyno, a.state order by a.snapdate) end as lag_tim
        from zyd.temp_0430 a
       order by a.policyno, a.snapdate),
    t1 as
     (select t.*,
             case
               when t.snapdate = t.lag_tim + 1 then
                0
               else
                1
             end as lxzt
        from t
       order by policyno, snapdate),
    t2 as
     (select t1.*,
             sys_connect_by_path(snapdate, ',') as pt,
             level,
             connect_by_isleaf as cb
        from t1
       start with (lxzt = 1)
      connect by (prior snapdate = snapdate - 1 and prior state = state and
                 prior policyno = policyno))
    select t2.*,
           regexp_substr(pt, '[^,]+', 1, 1) as start_date,
           regexp_substr(pt, '[^,]+', 1, regexp_count(pt, ',')) as end_date
      from t2
     where cb = 1
     order by policyno, state;
    

    在这里插入图片描述
    还有好多其他写法,这里不再一一列举,有兴趣的可以评论下面写出其他方案奥!

    展开全文
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    系列文章目录



    前言

    多重条件判断、多条件判断是每一个程序员都无法绕过的障碍,在C/C++的世界,你可以用if else、 switch case等等来进行条件判断。而优化多重条件判断的方法有很多,例如键值对匹配、 switch、 提前返回、设计模式,设计模式中有策略模式, 表模式等等。


    一、if else

    1.1 优点:

    1、灵活性强
    当业务需要变更时,if else 可以很容易地增删改除,无往不利。

    2、广泛性强
    使用C++作为编程语言时,当需要判断字符串,那么if else 是你最合适的选中,因为switch不可用于对字符串进行条件判断。

    1.2 缺点:

    1、效率低
    当进行N次判断,有可能发生N次都属于最后判断条件的情况,会造成程序的效率低于switch

    if(boolean_expression)
    {
       // 如果布尔表达式为真将执行的语句
    }
    else if
    {
       // 如果布尔表达式为假将执行的语句
    }
    else
    {
       // 如果布尔表达式为假将执行的语句
    }
    

    二、switch case

    2.1 优点:

    1、执行效率不收条件参数的影响

    2.2 缺点:

    1、不能对字符串进行判断
    switch 语句中的 expression 必须是一个整型或枚举类型,或者是一个 class 类型,其中 class 有一个单一的转换函数将其转换为整型或枚举类型。

    2、编程语句比if else复杂
    switch 语句需要在每一个case后增加break,以及需要default的判断。而if else只需要增加一个大括号{}。

    代码如下:

    switch(expression){
        case constant-expression  :
           statement(s);
           break; // 可选的
        case constant-expression  :
           statement(s);
           break; // 可选的
      
        // 您可以有任意数量的 case 语句
        default : // 可选的
           statement(s);
    }
    

    总结

    以上就是今天要讲的内容,如果您觉得文章还不错,还请您给个三连加关注,非常感谢!

    本文作者:WeSiGJ

    参考链接(包括但不限于):
    https://www.runoob.com/cplusplus/cpp-switch.html
    https://www.runoob.com/cplusplus/cpp-if-else.html

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    展开全文
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空空如也

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判断是否连续的条件