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3252. 英超积分榜排名 II 🔒

题目描述

表：TeamStats

+------------------+---------+
| Column Name      | Type    |
+------------------+---------+
| team_id          | int     |
| team_name        | varchar |
| matches_played   | int     |
| wins             | int     |
| draws            | int     |
| losses           | int     |
+------------------+---------+
team_id 是这张表的唯一主键。
这张表包含队伍 id，队伍名，场次，赢局，平局和输局。

编写一个解决方案来计算联盟中每支球队的 得分，排名 和 等级。积分计算方式如下：

  • 赢局 有 3 点得分
  • 平局 有 1 点得分
  • 输局 有 0 点得分

注意：积分相同的球队必须分配相同的排名。

等级评级：

  • 根据积分将联盟分为 3 个等级：
  • 等级 1：前 33% 的队伍
  • 等级 2：中间 33% 的队伍
  • 等级 3：最后 34% 的队伍
  • 如果等级边界出现平局，平局的队伍分配到更高的等级。

返回结果表以 points 降序 排序，然后以 team_name 升序 排序。

结果格式如下所示。

 

示例：

输入：

TeamStats 表：

+---------+-------------------+----------------+------+-------+--------+
| team_id | team_name         | matches_played | wins | draws | losses |
+---------+-------------------+----------------+------+-------+--------+
| 1       | Chelsea           | 22             | 13   | 2     | 7      |
| 2       | Nottingham Forest | 27             | 6    | 6     | 15     |
| 3       | Liverpool         | 17             | 1    | 8     | 8      |
| 4       | Aston Villa       | 20             | 1    | 6     | 13     |
| 5       | Fulham            | 31             | 18   | 1     | 12     |
| 6       | Burnley           | 26             | 6    | 9     | 11     |
| 7       | Newcastle United  | 33             | 11   | 10    | 12     |
| 8       | Sheffield United  | 20             | 18   | 2     | 0      |
| 9       | Luton Town        | 5              | 4    | 0     | 1      |
| 10      | Everton           | 14             | 2    | 6     | 6      |
+---------+-------------------+----------------+------+-------+--------+

输出：

+-------------------+--------+----------+---------+
| team_name         | points | position | tier    |
+-------------------+--------+----------+---------+
| Sheffield United  | 56     | 1        | Tier 1  |
| Fulham            | 55     | 2        | Tier 1  |
| Newcastle United  | 43     | 3        | Tier 1  |
| Chelsea           | 41     | 4        | Tier 1  |
| Burnley           | 27     | 5        | Tier 2  |
| Nottingham Forest | 24     | 6        | Tier 2  |
| Everton           | 12     | 7        | Tier 2  |
| Luton Town        | 12     | 7        | Tier 2  |
| Liverpool         | 11     | 9        | Tier 3  |
| Aston Villa       | 9      | 10       | Tier 3  |
+-------------------+--------+----------+---------+

解释：

  • 谢菲尔德联队拿下 56 分（18 胜 * 3 分 + 2 平 * 1 分）位列第 1。
  • 富勒姆拿下 55 分（18 胜 * 3 分 + 1 平 * 1 分）位列第 2。
  • 纽卡斯尔联队拿下 43 分（11 胜 * 3 分 + 10 平 * 1 分）位列第 3。
  • 切尔西拿下 41 分（13 胜 * 3 分 + 2 平 * 1 分）位列第 4。
  • 伯恩利拿下 27 分（6 胜 * 3 分 + 9 平 * 1 分）位列第 5。
  • 诺丁汉森林拿下 24 分（6 胜 * 3 分 + 6 平 * 1 分）位列第 6。
  • 埃弗顿和卢顿镇均拿下 12 分，埃弗顿 2 胜 * 3 分 + 6 平 * 1 分，卢顿镇 4 胜 * 3 分。两支队伍并列位列第 7。
  • 利物浦拿下 11 分（1 胜 * 3 分 + 8 平 * 1 分）位列第 9。
  • 阿斯顿维拉拿下 9 分（1 胜 * 3 分 + 6 平 * 1 分）位列第 10。

等级计算：

  • 等级 1：根据积分排名前 33% 的球队。谢菲尔德联队、富勒姆、纽卡斯尔联队和切尔西属于等级 1。
  • 等级 2：中间 33% 的球队。伯恩利、诺丁汉森林、埃弗顿和卢顿镇属于等级 2。
  • 等级 3：垫底 34% 的球队。利物浦和阿斯顿维拉落入等级 3。

解法

方法一：窗口函数 + CASE WHEN

我们可以使用窗口函数 RANK() 来计算每支球队的积分、排名，并计算总球队数。然后，我们可以使用 CASE WHEN 语句来确定每支球队的等级。

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WITH
    T AS (
        SELECT
            team_name,
            wins * 3 + draws AS points,
            RANK() OVER (ORDER BY wins * 3 + draws DESC) AS position,
            COUNT(1) OVER () AS total_teams
        FROM TeamStats
    )
SELECT
    team_name,
    points,
    position,
    CASE
        WHEN position <= CEIL(total_teams / 3.0) THEN 'Tier 1'
        WHEN position <= CEIL(2 * total_teams / 3.0) THEN 'Tier 2'
        ELSE 'Tier 3'
    END tier
FROM T
ORDER BY 2 DESC, 1;

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import pandas as pd


def calculate_team_tiers(team_stats: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    team_stats["points"] = team_stats["wins"] * 3 + team_stats["draws"]
    team_stats["position"] = (
        team_stats["points"].rank(method="min", ascending=False).astype(int)
    )
    total_teams = len(team_stats)
    team_stats["tier"] = np.where(
        team_stats["position"] <= np.ceil(total_teams / 3.0),
        "Tier 1",
        np.where(
            team_stats["position"] <= np.ceil(2 * total_teams / 3.0), "Tier 2", "Tier 3"
        ),
    )
    team_stats = team_stats.sort_values(
        by=["points", "team_name"], ascending=[False, True]
    )
    return team_stats[["team_name", "points", "position", "tier"]]

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