Coding Interview Prep · 课时

值相同时比较 RANK 与 DENSE_RANK

Q: 「值相同时比较 RANK 与 DENSE_RANK」课时是免费的吗？

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Q: 「值相同时比较 RANK 与 DENSE_RANK」这节课中我会学到什么？

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Q: 学习 Coding Interview Prep 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Coding Interview Prep 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 3 节课，共 4 节。

Q: 「值相同时比较 RANK 与 DENSE_RANK」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

Q: 我能在这节 Coding Interview Prep 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Coding Interview Prep 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

掌握经典问题：值相同时，有间隔排名与无间隔排名的区别

值相同时比较 RANK 与 DENSE_RANK 是 CoddyKit 上的免费 Coding Interview Prep 课时。这是第 3 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 Coding Interview Prep 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Coding Interview Prep 课程共包含 4 节课。

三个排名函数并列比较

SQL 提供了三个排名窗口函数，而窗口函数最常见的问题就是它们如何处理并列：

ROW_NUMBER——始终唯一；并列项会获得任意的不同编号。
RANK——并列项共享排名，之后的排名会跳过编号（产生间隔）。
DENSE_RANK——并列项共享排名，之后的排名不会跳过编号（没有间隔）。

能够立即准确地说出这一差异，是面试中可靠的能力信号。

具体示例表

假设有五个按降序排列的分数：100、90、90、80、70。看看每个函数会如何为它们编号。

ROW_NUMBER：1、2、3、4、5
RANK：1、2、2、4、5（并列后跳过 3）
DENSE_RANK：1、2、2、3、4（不跳过）

请记住 100/90/90/80/70 这个示例，它可以帮助您当场回答相关问题。

SELECT
  score,
  ROW_NUMBER()  OVER (ORDER BY score DESC) AS rownum,
  RANK()        OVER (ORDER BY score DESC) AS rnk,
  DENSE_RANK()  OVER (ORDER BY score DESC) AS dense
FROM scores;

RANK 如何计算间隔

RANK 为每一行分配一个排名，其值等于排序中严格排在该行之前的行数加一。两个分数为 90 的行之前都只有一行（100），因此它们的排名都是 2。下一个更低的值之前有三行，因此排名会跳到 4。

这就是为什么 RANK 类似于竞赛排名：并列的银牌得主，却没有铜牌。

-- scores 100,90,90,80 -> RANK = 1,2,2,4
SELECT score, RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rnk
FROM scores;

DENSE_RANK 如何避免间隔

DENSE_RANK 为每一行分配一个排名，其值等于当前值之前不同值的数量加一。90 并列之后，80 之前只有两个不同的值（100 和 90），因此它的排名是 3，没有间隔。

当您关心不同值的位置时，请使用 DENSE_RANK，例如查找“第二高薪资”时，并列值应只计算一次。

-- scores 100,90,90,80 -> DENSE_RANK = 1,2,2,3
SELECT score, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense
FROM scores;

如何选择每个函数

面试官喜欢听到的快速判断指南：

需要每个名次恰好一行（最新记录、分页）？→ ROW_NUMBER。
需要并列者并列且跳号正确的排名（体育排名、包含并列项的前 3 名）？→ RANK。
需要第 N 个不同值（第 N 高的薪资）？→ DENSE_RANK。

错误的选择会改变返回的行，因此请清楚说明选择理由。

在分区内排名

这三个函数都接受 PARTITION BY，可以在每个分组内部独立排名。每个分区都会从排名 1 重新开始。

这里每个部门都按照薪资为自己的员工排名，并使用 DENSE_RANK 处理并列。每个部门中收入最高的员工排名为 1，薪资相同的员工共享同一个名次。

SELECT
  department,
  name,
  salary,
  DENSE_RANK() OVER (
    PARTITION BY department
    ORDER BY salary DESC
  ) AS salary_rank
FROM employees;

示例：包含并列项的前 3 名

“返回每个部门薪资最高的前 3 名；如果有多人并列第三名，也要全部包含。”这要求使用 RANK 或 DENSE_RANK，而不是 ROW_NUMBER。

使用 DENSE_RANK <= 3 会保留前三个不同的薪资等级，以及处于这些等级的所有员工——这正是“包含并列项”的含义。

SELECT department, name, salary, salary_rank
FROM (
  SELECT department, name, salary,
         DENSE_RANK() OVER (
           PARTITION BY department ORDER BY salary DESC
         ) AS salary_rank
  FROM employees
) t
WHERE salary_rank <= 3;

示例：第二高的薪资

这是最著名的数据库查询面试题。稳妥的答案是使用 DENSE_RANK，这样最高薪资重复时，不会把真正的第二个值挤出结果。

如果有三个人获得最高薪资，DENSE_RANK = 2 仍能正确找出下一个不同的薪资；而 ROW_NUMBER = 2 只会返回另一个最高薪资者。

SELECT DISTINCT salary AS second_highest
FROM (
  SELECT salary, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS dr
  FROM employees
) t
WHERE dr = 2;

RANK 与 DENSE_RANK：第 N 高值

对于第 N 高值问题，为什么选择 DENSE_RANK 而不是 RANK？因为 RANK 会留下跳号。薪资为 100、100、90 时，90 的 RANK = 3，但 DENSE_RANK = 2。

如果问题要求“第二高的不同薪资”，筛选 RANK = 2 会返回空结果，而 DENSE_RANK = 2 能正确返回 90。请始终将“第 N 个不同值”对应到 DENSE_RANK。

-- salaries 100,100,90
-- RANK:       1,1,3   -> WHERE rank = 2 returns NOTHING
-- DENSE_RANK: 1,1,2   -> WHERE dense_rank = 2 returns 90

跨数据库方言说明

好消息是：ROW_NUMBER、RANK 和 DENSE_RANK 都符合结构化查询语言标准，在 PostgreSQL、微软数据库服务器、甲骨文数据库、MySQL 8+、BigQuery 和雪花数据库中行为一致。上面介绍的并列规则是通用的。

还有一个相关函数 PERCENT_RANK，它基于 RANK 给出从 0 到 1 的相对位置——如果面试官问到百分位排名，值得提及。

常见错误

请注意以下问题：

使用 ROW_NUMBER 处理“第 N 高值”，从而遗漏并列的行。
问题要求不同值时使用 RANK，然后因为跳号而得到空结果。
忘记在 OVER 中使用 ORDER BY——没有它，排名就没有意义。
直接在 WHERE 中筛选排名，而不是在外层查询中筛选。

快速检查

应用并列规则。

回顾：有跳号与无跳号

现在您可以立即选择正确的排名函数：

ROW_NUMBER：编号唯一，不共享名次。
RANK：并列者共享名次，之后会跳号（1、2、2、4）。
DENSE_RANK：并列者共享名次，但不会跳号（1、2、2、3）。
“第 N 个不同值”→ DENSE_RANK；“包含并列项的前 N 名”→ RANK/DENSE_RANK；“每个名次一行”→ ROW_NUMBER。

接下来：如何真正根据窗口结果进行筛选，因为您不能在 WHERE 中这样做。

常见问题解答