1341. 电影评分

难度：中等 | 题号：1341 | 链接：1341. 电影评分 - 力扣（LeetCode） | 数据结构：SQL

关联：订单最多的用户（同为「分组计数取 Top-1」）· 分数排名（同为「排名 / 并列处理」）· 部门工资最高的员工（分组最值）· 可对照 SQL原理_02（多表连接 / 排序 / UNION ALL）。

🎯 问题描述

描述：写一个解决方案，同时完成两件事：

  1. 找出评论电影数量最多的用户名。若并列，返回字典序较小的用户名。
  2. 找出 2020 年 2 月里平均评分最高的电影名称。若并列，返回字典序较小的电影名称。

返回结果表的列名为 results。

表：Movies / 表：Users / 表：MovieRating

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+---------------+---------+      +---------------+---------+      +---------------+---------+
| Column Name   | Type    |      | Column Name   | Type    |      | Column Name   | Type    |
+---------------+---------+      +---------------+---------+      +---------------+---------+
| movie_id      | int     |      | user_id       | int     |      | movie_id      | int     |
| title         | varchar |      | name          | varchar |      | user_id       | int     |
+---------------+---------+      +---------------+---------+      | rating        | int     |
movie_id 是主键。                user_id 是主键。                 | created_at    | date    |
title 唯一。                     name 唯一。                      +---------------+---------+
                                                                 (movie_id, user_id) 是联合主键。
                                                                 created_at 为点评日期。

示例 1：

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输入：
Movies 表：              Users 表：          MovieRating 表：
+----------+----------+  +--------+-------+  +----------+---------+--------+------------+
| movie_id | title    |  | user_id| name  |  | movie_id | user_id | rating | created_at |
+----------+----------+  +--------+-------+  +----------+---------+--------+------------+
| 1        | Avengers |  | 1      | Daniel|  | 1        | 1       | 3      | 2020-01-12 |
| 2        | Frozen 2 |  | 2      | Monica|  | 1        | 2       | 4      | 2020-02-11 |
| 3        | Joker    |  | 3      | Maria |  | 1        | 3       | 2      | 2020-02-12 |
+----------+----------+  | 4      | James |  | 1        | 4       | 1      | 2020-01-01 |
                         +--------+-------+  | 2        | 1       | 5      | 2020-02-17 |
                                             | 2        | 2       | 2      | 2020-02-01 |
                                             | 2        | 3       | 2      | 2020-03-01 |
                                             | 3        | 1       | 3      | 2020-02-22 |
                                             | 3        | 2       | 4      | 2020-02-25 |
                                             +----------+---------+--------+------------+
输出：
+----------+
| results  |
+----------+
| Daniel   |
| Frozen 2 |
+----------+
解释：
- Daniel 和 Monica 都点评了 3 部电影，但 Daniel 字典序较小 → 取 Daniel。
- Frozen 2 与 Joker 在 2 月的平均评分都是 3.5，但 Frozen 2 字典序较小 → 取 Frozen 2。

提示：

  • 两问结果是两条独立的行，需要把两个查询的结果竖着拼起来 → 用 UNION ALL（不要用 UNION，语义上不清、还可能误去重）。
  • 「并列取字典序较小」= ORDER BY 主指标 DESC, 名字 ASC 后 LIMIT 1，一次排序同时解决并列。
  • 第二问要先 WHERE created_at 限定在 2020-02-01 ~ 2020-02-29，再按电影分组取平均分。
  • 每问都要 LIMIT 1 —— 子查询里各自排序取一行，外层再 UNION ALL。

💻 解题思路

思路1：两个子查询各取 Top-1，再 UNION ALL（用户解法）

核心逻辑

把题目拆成两个互不相干的「Top-1」：① 用户名按「评论电影数」降序、名字升序 → 第一行；② 电影名按「2 月平均评分」降序、名字升序 → 第一行。两者列名都对齐成 results，用 UNION ALL 竖拼。

代码实现

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# Write your MySQL query statement below
(
    SELECT u.name AS results
    FROM Users u
    JOIN MovieRating mr ON u.user_id = mr.user_id
    GROUP BY u.user_id
    ORDER BY COUNT(DISTINCT mr.movie_id) DESC, u.name ASC
    LIMIT 1
)
UNION ALL
(
    SELECT m.title AS results
    FROM Movies m
    JOIN MovieRating mr ON m.movie_id = mr.movie_id
    WHERE mr.created_at >= '2020-02-01'
      AND mr.created_at < '2020-03-01'
    GROUP BY m.movie_id
    ORDER BY AVG(mr.rating) DESC, m.title ASC
    LIMIT 1
);

📊 性能分析

  • 时间复杂度：O(nlog⁡n)O(n \log n)（两次分组聚合 + 两次排序；排序是主导项）。
  • 空间复杂度：O(n)O(n)（分组哈希表 / 排序临时表）。

思考

  • COUNT(DISTINCT movie_id) 的必要性：(movie_id, user_id) 是联合主键，理论上一个用户对同一部电影只有一条记录，COUNT(*) 也可行；但写 COUNT(DISTINCT movie_id) 语义更清晰（「评论了多少部电影」而非「多少条记录」），防御性更强。
  • ORDER BY 主指标 DESC, 名字 ASC 是处理「并列取字典序最小」的通用技巧——把并列打平逻辑交给排序，而不是写在 WHERE 里。
  • 日期边界用左闭右开：>= '2020-02-01' AND < '2020-03-01' 比 BETWEEN ... AND '2020-02-29' 更稳（闰年 / 不同月天数都不会错）。
  • 括号包裹子查询 + LIMIT：MySQL 里 UNION ALL 两侧的 ORDER BY ... LIMIT 必须用括号包起来，否则会被当成整体排序；若需要最终结果保持两个子查询的顺序，可在外层再套一层排序或依赖 MySQL 实现（题解一般允许）。
  • UNION vs UNION ALL：本题两行理论上可能同名（某用户名恰好等于某电影名），用 UNION 会被误去重 → 必须 UNION ALL。

思路2：用窗口函数替代 LIMIT（可扩展写法）

核心逻辑

如果题目改成「两个指标都要输出多个并列结果」或需要在同一查询里做更多排名，可把 ORDER BY ... LIMIT 1 换成 RANK() OVER (ORDER BY 指标 DESC, 名字 ASC) 再筛 rk = 1。本题只需一行，LIMIT 1 已足够，此处仅作对 分数排名 一类题的写法呼应。

代码实现

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SELECT name AS results
FROM (
    SELECT u.name, RANK() OVER (ORDER BY COUNT(DISTINCT mr.movie_id) DESC, u.name ASC) AS rk
    FROM Users u JOIN MovieRating mr ON u.user_id = mr.user_id
    GROUP BY u.user_id
) t
WHERE rk = 1;

思考

  • 用了 RANK 而非 DENSE_RANK：题目要求「并列取一个」，靠名字二次排序已保证唯一，其实 ROW_NUMBER() 也够；RANK 语义上更贴近「第一名」。
  • 两套思路本质相同——先算指标，再排序取第一名；区别只是「筛选第一名」用 LIMIT 还是 rk = 1。

🔗 相关链接

  • 所属 MOC：学习-数据结构与算法MOC
  • 题集索引：LeetCode题集索引
  • 关联概念：SQL原理_02（多表连接 / 排序 / UNION）· SQL原理_03（窗口函数）
  • 同类题目：订单最多的用户 · 分数排名 · 部门工资最高的员工

📝 总结

「多个独立 Top-1 拼装」模板：

  • 每问单独写「分组 → 排序（主指标 DESC, 次要键用于打平）→ LIMIT 1」，用括号包住 ORDER BY ... LIMIT，再用 UNION ALL 竖拼。
  • 三个关键点：① 「并列取字典序最小」交给她 ORDER BY 主指标 DESC, 名字 ASC；② 日期边界用左闭右开；③ 竖拼两个同类结果用 UNION ALL（可能同名，别用 UNION）。

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