LeetCode题练习与总结：查找重复的电子邮箱--182

一、题目描述

SQL Schema > Pandas Schema

表: Person

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+
id 是该表的主键（具有唯一值的列）。
此表的每一行都包含一封电子邮件。电子邮件不包含大写字母。

编写解决方案来报告所有重复的电子邮件。请注意，可以保证电子邮件字段不为 NULL。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下例。

示例 1:

输入: 
Person 表:
+----+---------+
| id | email   |
+----+---------+
| 1  | a@b.com |
| 2  | c@d.com |
| 3  | a@b.com |
+----+---------+
输出: 
+---------+
| Email   |
+---------+
| a@b.com |
+---------+
解释: a@b.com 出现了两次。

二、解题思路

首先，需要找到所有重复的电子邮件。为了做到这一点，我们可以使用GROUP BY语句来对电子邮件进行分组，并使用COUNT()函数来计算每个电子邮件出现的次数。
接着，使用HAVING子句来过滤出那些出现次数大于1的电子邮件，因为只有这些才是重复的。
最后，从结果中选择电子邮件列。

三、具体代码

SELECT Email
FROM Person
GROUP BY Email
HAVING COUNT(Email) > 1;

四、时间复杂度和空间复杂度

1. 时间复杂度

GROUP BY Email: 这个操作的时间复杂度取决于数据库中电子邮件的个数N以及索引的使用情况。如果没有索引，数据库需要遍历整个表来对电子邮件进行分组，时间复杂度是O(N)。如果有索引，数据库可以利用索引来快速分组，这通常会降低时间复杂度，但具体取决于索引的数据结构和数据库的实现。
COUNT(Email): 计算每个组中的元素数量通常是O(1)的操作，因为数据库在分组时就已经计算了每个组的元素数量。
HAVING COUNT(Email) > 1: 这个过滤操作是O(N)的，因为数据库需要检查每个组的计数，以确定是否大于1。

综合以上步骤，如果没有索引，整个查询的时间复杂度是O(N)。如果有索引，时间复杂度可能降低，但最坏情况下仍然是O(N)。

2. 空间复杂度

GROUP BY Email: 在没有索引的情况下，数据库可能需要额外的空间来存储每个电子邮件的分组信息，空间复杂度是O(N)。如果有索引，空间复杂度可能会减少，因为索引可以减少分组所需的空间。
COUNT(Email): 计数操作本身不占用额外空间，空间复杂度是O(1)。
HAVING COUNT(Email) > 1: 过滤操作不增加额外的空间复杂度，因为它是基于分组的结果进行的，空间复杂度是O(1)。

因此，整个查询的空间复杂度主要取决于GROUP BY操作，在没有索引的情况下，空间复杂度是O(N)。如果有索引，空间复杂度可能会更低，但最坏情况下仍然是O(N)。

五、总结知识点

SELECT语句：用于从数据库表中检索数据。
FROM子句：指定要从中检索数据的表，这里是Person表。
GROUP BY子句：用于将结果集中的多行数据根据一个或多个列进行分组。在这个查询中，我们根据Email列对数据进行分组。
COUNT()函数：这是一个聚合函数，用于计算分组中的行数。在这里，它用于计算每个电子邮件地址出现的次数。
HAVING子句：与WHERE子句类似，用于过滤结果，但HAVING用于过滤分组后的结果集。在这个查询中，它用于筛选出那些计数大于1的电子邮件地址。
聚合查询：这个查询是一个聚合查询，因为它使用了GROUP BY和聚合函数COUNT()。
分组过滤：使用HAVING子句来过滤聚合查询的结果，只返回那些满足特定条件的分组。
重复值检测：查询的目的是检测并返回表中的重复电子邮件地址，这是通过分组和计数实现的。