leetcode : 1873. Calculate Special Bonus

leetcode : 1873. Calculate Special Bonus

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다이어그램

erDiagram
    Employees {
        int employee_id PK
        varchar name
        int salary
    }

• 인덱스 짝수이면서 M이 아닌 사람의 보너스 구하기

 

문제 풀이

MySQL

SELECT EMPLOYEE_ID, IF(EMPLOYEE_ID%2=0 OR SUBSTR(NAME,1,1)='M',0,SALARY) AS BONUS
FROM EMPLOYEES
ORDER BY EMPLOYEE_ID

• CASE WHEN보다 IF 내에 OR로 조건걸어서 쓰는게 더 깔끔해보인다.
• AND 대신 OR쓰는게 더 빨라서 OR 사용.

MySQL

SELECT 
    EMPLOYEE_ID,
    IF(NAME NOT LIKE "M%" AND EMPLOYEE_ID%2=1 , SALARY, 0) AS BONUS
FROM EMPLOYEES
ORDER BY EMPLOYEE_ID

• SUBSTR이나 LEFT 대신 LIKE 사용해서 풀이.

Pandas

import pandas as pd

def calculate_special_bonus(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    employees['bonus'] = np.where((employees['employee_id']%2==0) | (employees['name'].str[0] == 'M'), 0, employees['salary'])
    return employees[['employee_id', 'bonus']].sort_values(by='employee_id')

• 숏서킷을 사용해서 풀이.
• OR에서 하나만 True여도 나머지는 검사를 안해도 되니까, 조건이 많을 때 효율적이다.

Pandas

def calculate_special_bonus(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    employees['bonus'] = np.where((employees['employee_id']%2==1)&((employees['name'].str)[0]!='M'),
                                    employees['salary'],0)
    return employees[['employee_id','bonus']].sort_values(by='employee_id')

• 이전에는 숏서킷으로 풀었는데, 지금은 그냥 조건 주어진대로 작성했다.
• 데이터 분포를 알고 있어서 쿼리 작성에 크게 이득을 볼 수 있는게 아니면 문제 풀이시에는 주어진대로 작성하자.

 

코멘트

• M으로 시작하는 것 보다, M으로 시작하지 않는 것이 더 많은 imbalanced라서 고려해서 풀었으면 더 좋았을 듯?