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一、问题剖析

在数据库的实际应用中，我们常常会遇到需要对表中的数据进行各种变换和处理的情况。本题给定了一个名为 Seat 的表，它包含学生的 id 和 student 两列信息，其中 id 是主键且为连续的正整数。我们的任务是编写一个 SQL 解决方案，实现每两个连续学生座位号的交换，并且如果学生数量为奇数，最后一个学生的 id 保持不变，最后按 id 升序返回结果表。

二、解题思路探索

常规思路：条件判断与更新

我们可以通过对 id 的奇偶性进行判断来实现座位交换。对于偶数 id 的学生，将其与前一个（奇数 id）学生的座位进行交换；对于奇数 id 的学生，将其与后一个（偶数 id）学生的座位进行交换。但由于我们不能直接修改原表的 id 列（id 是主键，通常不允许随意修改），所以我们可以考虑使用 CASE WHEN 语句来构造新的 id 和 student 组合。

具体实现步骤

1. 对于 id 为偶数的行，我们希望将其 student 与 id - 1 的学生进行交换，即新的 student 为 (SELECT student FROM Seat WHERE id = s.id - 1)。

2. 对于 id 为奇数且不是最后一行（即 id < (SELECT MAX(id) FROM Seat)）的行，我们希望将其 student 与 id + 1 的学生进行交换，即新的 student 为 (SELECT student FROM Seat WHERE id = s.id + 1)。

3. 对于 id 为奇数且是最后一行（即 id = (SELECT MAX(id) FROM Seat)）的行，其 student 保持不变。

三、SQL 代码实现

SELECT CASE -- id为偶数时WHEN id % 2 = 0 THEN (SELECT student FROM Seat WHERE id = s.id - 1)-- id为奇数且不是最后一行时WHEN id < (SELECT MAX(id) FROM Seat) THEN (SELECT student FROM Seat WHERE id = s.id + 1)-- id为奇数且是最后一行时ELSE studentEND AS student,id
FROM Seat s
ORDER BY id;

四、代码详细解析

1、CASE WHEN 语句：

CASE -- id为偶数时WHEN id % 2 = 0 THEN (SELECT student FROM Seat WHERE id = s.id - 1)-- id为奇数且不是最后一行时WHEN id < (SELECT MAX(id) FROM Seat) THEN (SELECT student FROM Seat WHERE id = s.id + 1)-- id为奇数且是最后一行时ELSE student
END AS student,

• WHEN id % 2 = 0 THEN (SELECT student FROM Seat WHERE id = s.id - 1)：当 id 除以 2 的余数为 0，即 id 为偶数时，通过子查询从 Seat 表中获取 id - 1 的学生姓名，实现与前一个学生的座位交换。

• WHEN id < (SELECT MAX(id) FROM Seat) THEN (SELECT student FROM Seat WHERE id = s.id + 1)：当 id 为奇数且小于表中的最大 id 时，通过子查询从 Seat 表中获取 id + 1 的学生姓名，实现与后一个学生的座位交换。

• ELSE student：当 id 为奇数且等于表中的最大 id 时，即最后一个学生，其 student 保持不变。

2、选择 id 列：

id

在结果中选择 id 列，因为我们最终需要按 id 升序返回结果表，并且 id 列在交换座位的逻辑中起到了关键的判断作用。

3、排序：

ORDER BY id;

使用 ORDER BY 子句按照 id 升序对结果进行排序，确保结果表符合题目要求。

五、复杂度分析

1. 时间复杂度：对于每一行数据，我们都进行了条件判断和可能的子查询操作。由于子查询需要在 Seat 表中查找特定 id 的记录，而查找操作的时间复杂度与表的大小有关。假设 Seat 表有 n 条记录，对于每一行数据的操作时间复杂度为 (O(1))（不考虑子查询），而子查询的时间复杂度为 (O(n))（在最坏情况下需要遍历整个表）。因此，总的时间复杂度为 (O(n^2))。但在实际情况中，如果 id 列上有索引，子查询的效率会大大提高，时间复杂度会接近 (O(n))。

2. 空间复杂度：我们在查询过程中没有使用额外的与数据规模相关的空间，只是对表中的数据进行了读取和处理，因此空间复杂度为 (O(1))。

六、测试用例验证

1、输入数据：

-- 插入示例数据
INSERT INTO Seat (id, student) VALUES
(1, 'Abbot'),
(2, 'Doris'),
(3, 'Emerson'),
(4, 'Green'),
(5, 'Jeames');

2、预期输出：

+----+---------+
| id | student |
+----+---------+
| 1  | Doris   |
| 2  | Abbot   |
| 3  | Green   |
| 4  | Emerson |
| 5  | Jeames  |
+----+---------+

3、验证过程：

将上述 SQL 代码在数据库中运行，将得到的结果与预期输出进行对比，如果结果一致，则说明我们的代码实现是正确的。

七、总结

通过解决 “换座位” 这一问题，我们深入学习了如何利用 CASE WHEN 语句和子查询来实现数据的变换和处理。在处理类似需要对表中数据进行特定逻辑变换的问题时，我们要善于分析数据的特点和规律，合理运用 SQL 的各种语句和函数。同时，对于时间复杂度和空间复杂度的分析也有助于我们评估代码的性能，在实际应用中选择更优的解决方案。希望大家通过这篇博客对 SQL 的应用有更深入的理解和掌握。

感谢各位的阅读，后续将持续给大家讲解力扣中的算法题和数据库题，如果觉得这篇内容对你有帮助，别忘了点赞和关注，后续还有更多精彩的算法解析与你分享！