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Commit fe7ee6f

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feat: add solutions to lc problem: No.3497 (doocs#4304)
No.3497.Analyze Subscription Conversion
1 parent 4610f29 commit fe7ee6f

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‎solution/2000-2099/2033.Minimum Operations to Make a Uni-Value Grid/README.md‎

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -36,7 +36,7 @@ tags:
3636
<pre>
3737
<strong>输入:</strong>grid = [[2,4],[6,8]], x = 2
3838
<strong>输出:</strong>4
39-
<strong>解释:</strong>可以执行下述操作使所有元素都等于 4 :
39+
<strong>解释:</strong>可以执行下述操作使所有元素都等于 4 :
4040
- 2 加 x 一次。
4141
- 6 减 x 一次。
4242
- 8 减 x 两次。

‎solution/2000-2099/2033.Minimum Operations to Make a Uni-Value Grid/README_EN.md‎

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -33,7 +33,7 @@ tags:
3333
<pre>
3434
<strong>Input:</strong> grid = [[2,4],[6,8]], x = 2
3535
<strong>Output:</strong> 4
36-
<strong>Explanation:</strong> We can make every element equal to 4 by doing the following:
36+
<strong>Explanation:</strong> We can make every element equal to 4 by doing the following:
3737
- Add x to 2 once.
3838
- Subtract x from 6 once.
3939
- Subtract x from 8 twice.
Lines changed: 220 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,220 @@
1+
---
2+
comments: true
3+
difficulty: 中等
4+
edit_url: https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/solution/3400-3499/3497.Analyze%20Subscription%20Conversion/README.md
5+
tags:
6+
- 数据库
7+
---
8+
9+
<!-- problem:start -->
10+
11+
# [3497. 分析订阅转化](https://leetcode.cn/problems/analyze-subscription-conversion)
12+
13+
[English Version](/solution/3400-3499/3497.Analyze%20Subscription%20Conversion/README_EN.md)
14+
15+
## 题目描述
16+
17+
<!-- description:start -->
18+
19+
<p>表:<code>UserActivity</code></p>
20+
21+
<pre>
22+
+------------------+---------+
23+
| Column Name | Type |
24+
+------------------+---------+
25+
| user_id | int |
26+
| activity_date | date |
27+
| activity_type | varchar |
28+
| activity_duration| int |
29+
+------------------+---------+
30+
(user_id, activity_date, activity_type) 是这张表的唯一主键。
31+
activity_type 是('free_trial', 'paid', 'cancelled')中的一个。
32+
activity_duration 是用户当天在平台上花费的分钟数。
33+
每一行表示一个用户在特定日期的活动。
34+
</pre>
35+
36+
<p>订阅服务想要分析用户行为模式。公司提供7天免费试用,试用结束后,用户可以选择订阅 <strong>付费计划</strong> 或 <strong>取消</strong>。编写解决方案:</p>
37+
38+
<ol>
39+
<li>查找从免费试用转为付费订阅的用户</li>
40+
<li>计算每位用户在 <strong>免费试用</strong> 期间的 <strong>平均每日活动时长</strong>(四舍五入至小数点后 <code>2</code> 位)</li>
41+
<li>计算每位用户在 <strong>付费</strong> 订阅期间的 <strong>平均每日活动时长</strong>(四舍五入到小数点后&nbsp;<code>2</code> 位)</li>
42+
</ol>
43+
44+
<p>返回结果表以<em>&nbsp;</em><code>user_id</code><em> </em><strong>升序&nbsp;</strong>排序。</p>
45+
46+
<p>结果格式如下所示。</p>
47+
48+
<p>&nbsp;</p>
49+
50+
<p><strong class="example">示例:</strong></p>
51+
52+
<div class="example-block">
53+
<p><strong>输入:</strong></p>
54+
55+
<p>UserActivity 表:</p>
56+
57+
<pre class="example-io">
58+
+---------+---------------+---------------+-------------------+
59+
| user_id | activity_date | activity_type | activity_duration |
60+
+---------+---------------+---------------+-------------------+
61+
| 1 | 2023年01月01日 | free_trial | 45 |
62+
| 1 | 2023年01月02日 | free_trial | 30 |
63+
| 1 | 2023年01月05日 | free_trial | 60 |
64+
| 1 | 2023年01月10日 | paid | 75 |
65+
| 1 | 2023年01月12日 | paid | 90 |
66+
| 1 | 2023年01月15日 | paid | 65 |
67+
| 2 | 2023年02月01日 | free_trial | 55 |
68+
| 2 | 2023年02月03日 | free_trial | 25 |
69+
| 2 | 2023年02月07日 | free_trial | 50 |
70+
| 2 | 2023年02月10日 | cancelled | 0 |
71+
| 3 | 2023年03月05日 | free_trial | 70 |
72+
| 3 | 2023年03月06日 | free_trial | 60 |
73+
| 3 | 2023年03月08日 | free_trial | 80 |
74+
| 3 | 2023年03月12日 | paid | 50 |
75+
| 3 | 2023年03月15日 | paid | 55 |
76+
| 3 | 2023年03月20日 | paid | 85 |
77+
| 4 | 2023年04月01日 | free_trial | 40 |
78+
| 4 | 2023年04月03日 | free_trial | 35 |
79+
| 4 | 2023年04月05日 | paid | 45 |
80+
| 4 | 2023年04月07日 | cancelled | 0 |
81+
+---------+---------------+---------------+-------------------+
82+
</pre>
83+
84+
<p><strong>输出:</strong></p>
85+
86+
<pre class="example-io">
87+
+---------+--------------------+-------------------+
88+
| user_id | trial_avg_duration | paid_avg_duration |
89+
+---------+--------------------+-------------------+
90+
| 1 | 45.00 | 76.67 |
91+
| 3 | 70.00 | 63.33 |
92+
| 4 | 37.50 | 45.00 |
93+
+---------+--------------------+-------------------+
94+
</pre>
95+
96+
<p><strong>解释:</strong></p>
97+
98+
<ul>
99+
<li><strong>用户 1:</strong>
100+
101+
<ul>
102+
<li>体验了 3 天免费试用,时长分别为 45,30 和 60 分钟。</li>
103+
<li>平均试用时长:(45 + 30 + 60) / 3 = 45.00 分钟。</li>
104+
<li>拥有 3 天付费订阅,时长分别为 75,90 和 65分钟。</li>
105+
<li>平均花费市场:(75 + 90 + 65) / 3 = 76.67 分钟。</li>
106+
</ul>
107+
</li>
108+
<li><strong>用户 2:</strong>
109+
<ul>
110+
<li>体验了 3 天免费试用,时长分别为 55,25 和 50 分钟。</li>
111+
<li>平均试用时长:(55 + 25 + 50) / 3 = 43.33 分钟。</li>
112+
<li>没有转为付费订阅(只有&nbsp;free_trial 和 cancelled 活动)。</li>
113+
<li>未包含在输出中,因为他未转换为付费用户。</li>
114+
</ul>
115+
</li>
116+
<li><strong>用户 3:</strong>
117+
<ul>
118+
<li>体验了 3 天免费试用,时长分别为 70,60 和 80 分钟。</li>
119+
<li>平均试用时长:(70 + 60 + 80) / 3 = 70.00 分钟。</li>
120+
<li>拥有 3 天付费订阅,时长分别为 50,55 和 85 分钟。</li>
121+
<li>平均花费时长:(50 + 55 + 85) / 3 = 63.33 分钟。</li>
122+
</ul>
123+
</li>
124+
<li><strong>用户 4:</strong>
125+
<ul>
126+
<li>体验了 2 天免费试用,时长分别为 40 和 35 分钟。</li>
127+
<li>平均试用时长:(40 + 35) / 2 = 37.50 分钟。</li>
128+
<li>在取消前有 1 天的付费订阅,时长为45分钟。</li>
129+
<li>平均花费时长:45.00 分钟。</li>
130+
</ul>
131+
</li>
132+
133+
</ul>
134+
135+
<p>结果表仅包括从免费试用转为付费订阅的用户(用户 1,3 和 4),并且以&nbsp;user_id 升序排序。</p>
136+
</div>
137+
138+
<!-- description:end -->
139+
140+
## 解法
141+
142+
<!-- solution:start -->
143+
144+
### 方法一:分组 + 条件筛选 + 等值连接
145+
146+
我们首先将表中的数据进行筛选,找出所有 `activity_type` 不等于 `cancelled` 的数据,将数据按照 `user_id` 和 `activity_type` 进行分组,求得每组的时长 `duration`,记录在表 `T` 中。
147+
148+
接下来,我们从表 `T` 中筛选出 `activity_type` 为 `free_trial` 和 `paid` 的记录,分别记录在表 `F` 和 `P` 中,最后将这两张表按照 `user_id` 进行等值连接,并按照题目要求筛选出对应的字段并排序,得到最终结果。
149+
150+
<!-- tabs:start -->
151+
152+
#### MySQL
153+
154+
```sql
155+
# Write your MySQL query statement below
156+
WITH
157+
T AS (
158+
SELECT user_id, activity_type, ROUND(SUM(activity_duration) / COUNT(1), 2) duration
159+
FROM UserActivity
160+
WHERE activity_type != 'cancelled'
161+
GROUP BY user_id, activity_type
162+
),
163+
F AS (
164+
SELECT user_id, duration trial_avg_duration
165+
FROM T
166+
WHERE activity_type = 'free_trial'
167+
),
168+
P AS (
169+
SELECT user_id, duration paid_avg_duration
170+
FROM T
171+
WHERE activity_type = 'paid'
172+
)
173+
SELECT user_id, trial_avg_duration, paid_avg_duration
174+
FROM
175+
F
176+
JOIN P USING (user_id)
177+
ORDER BY 1;
178+
```
179+
180+
#### Pandas
181+
182+
```python
183+
import pandas as pd
184+
185+
186+
def analyze_subscription_conversion(user_activity: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
187+
df = user_activity[user_activity["activity_type"] != "cancelled"]
188+
189+
df_grouped = (
190+
df.groupby(["user_id", "activity_type"])["activity_duration"]
191+
.mean()
192+
.add(0.0001)
193+
.round(2)
194+
.reset_index()
195+
)
196+
197+
df_free_trial = (
198+
df_grouped[df_grouped["activity_type"] == "free_trial"]
199+
.rename(columns={"activity_duration": "trial_avg_duration"})
200+
.drop(columns=["activity_type"])
201+
)
202+
203+
df_paid = (
204+
df_grouped[df_grouped["activity_type"] == "paid"]
205+
.rename(columns={"activity_duration": "paid_avg_duration"})
206+
.drop(columns=["activity_type"])
207+
)
208+
209+
result = df_free_trial.merge(df_paid, on="user_id", how="inner").sort_values(
210+
"user_id"
211+
)
212+
213+
return result
214+
```
215+
216+
<!-- tabs:end -->
217+
218+
<!-- solution:end -->
219+
220+
<!-- problem:end -->

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