查询某条件下记录数大于N的数据_Panco95的博客

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SELECT * FROM
`table_name`
WHERE user_id in (SELECT user_id FROM `table_name` group by user_id having count(user_id) > 10)
第二种 子查询+join查询： 
SELECT * FROM
`table_name` AS T
 JOIN (SELECT user_id, count(1) as num  FROM `table_name` group by user_id having num > 10) AS M ON  T.user_id = M.user_id
经过测试，子查询+join查询效率更高！
                    需求，查询记录数大于20的user_id的所有数据第一种 子查询+in查询：SELECT * FROM`table_name`WHERE user_id in (SELECT user_id FROM `table_name` group by user_id having count(user_id) &gt; 10)第二种 子查询+join查询：SELECT * FROM`table_name` AS T JOIN (SELECT user_id, count(1) as 
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稀疏数组是普通数组的压缩，普通数组指的是无效数据量远大于有效数据量的数组
换一个说法
如果一个数组(包括多维数组)中的大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组，也就是压缩数组
稀疏数组的处理方式
1.记录数组一共有几行几列，有多少个不同的数值。
2.把具有不同值的元素的行列及记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。
稀疏数组的压缩思路
那么我们可以得到二维数组转稀疏数组的思路
遍历二维数组，得到有效
				二分查找是一种高效的查找算法，它的原理是将数组或有序列表等数据结构划分成两部分，每次比较中间元素与目标元素的大小关系，然后缩小查找范围，直到找到目标元素或查找范围缩小至仅剩一个元素。
要查找大于某个值k的第一个数位置，可以使用二分查找的变种，即在查找时增加一个判断条件。具体步骤如下：
1. 将查找范围设为整个数组，即左边界为0，右边界为数组长度减1。
2. 计算中间位置mid，如果该位置的元素小于等于k，则将左边界移到mid+1，否则将右边界移到mid-1。
3. 在每次比较时，增加一个判断条件，即如果中间位置mid的元素大于k，则记录mid的位置，并将右边界移到mid-1，继续查找左边的元素，直到找到第一个大于k的元素位置。
4. 如果整个数组中不存在大于k的元素，则返回-1表示未找到。
二分查找大于某个值k的第一个数位置的时间复杂度为O(log n)，是一种高效的查找算法。