算法工程师的宝藏：4. 刷题记录——巧用排名算法，破解分数排序难题

在算法工程师的征途中，刷题是必经之路。对于排名类题目，如何巧妙运用算法，以最优时间和空间复杂度解决问题，是每个算法工程师需要掌握的技能。今天，我们将深入剖析一道经典的排名算法题——分数排名，带你领略算法的魅力。

题目来源：LeetCode

表：Scores

Column Name	Type
id	int
user_id	int
score	int
rank	int

题目

给定一张名为 Scores 的表，它包含以下列：

• id：分数记录的唯一 ID
• user_id：提交分数的用户 ID
• score：用户提交的分数
• rank：用户的排名

你的任务是编写一个 SQL 查询，根据用户的分数对用户进行排名。分数高的用户排名靠前。如果两个用户分数相同，则排名并列。

排名算法的核心在于如何有效地对分数进行排序。我们可以采用一种名为“窗口函数”的特殊 SQL 函数来实现这一目标。窗口函数允许我们在表中定义一组行，并对这些行执行计算。

在我们的情况下，我们将使用 ROW_NUMBER() 窗口函数为每个用户分配一个排名。ROW_NUMBER() 函数根据用户分数的降序排列对用户进行排序。如果分数相同，则分配相同的排名。

SELECT
  id,
  user_id,
  score,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank
FROM Scores
ORDER BY rank;

时间复杂度：

ROW_NUMBER() 函数的时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 是表中记录的数量。

空间复杂度：

该查询不需要任何额外的空间，因此空间复杂度为 O(1)。

除了基本的排名算法外，我们还可以探索其他优化技术。例如，如果分数范围相对较小，我们可以使用哈希表或计数器来减少排序的时间复杂度。

此外，我们还可以考虑对查询进行并行化，以进一步提高性能。

分数排名算法是算法工程师工具箱中的一个重要工具。通过理解算法背后的原理，我们能够有效解决排名类问题。随着实践的深入，你将掌握更多算法，并在算法工程师的道路上走得更远。

记住，算法之旅永无止境，让我们继续探索和学习，成为算法领域的佼佼者！