游戏玩法分析 IVJava

文章发布较早，内容可能过时，阅读注意甄别。

# 题目

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+

（player_id，event_date）是此表的主键（具有唯一值的列的组合）。

这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。

每一行是一个玩家的记录，他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏（可能是 0）。

编写解决方案，报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的比率，四舍五入到小数点后两位。换句话说，你需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的数量，然后除以玩家总数。

结果格式如下所示：

示例 1：

输入：

Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-03-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

输出：

+-----------+
| fraction  |
+-----------+
| 0.33      |
+-----------+

解释：

只有 ID 为 1 的玩家在第一天登录后才重新登录，所以答案是 1/3 = 0.33

# 思路

round、count、distinct、datediff

# 解法



# Write your MySQL query statement below
        select
        round(count(distinct t2.player_id)/count(distinct t1.player_id), 2) fraction
        from
        (select player_id, min(event_date) first_date
        from activity
        group by player_id) t1
        left join activity t2
        on t1.player_id=t2.player_id
        and datediff(t2.event_date,t1.first_date)=1

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# 总结

分析出几种情况，然后分别对各个情况实现