档案日期2015的3

题目描述：

You are a traveling salesman. You have already heard a lot about how hard the problems of a traveling salesman can be. Luckily, the one you currently have seems easier.

There are M cities where you can sell products. ...

题目描述：

The Employee table holds all employees. Every employee has an Id, and there is also a column for the department Id.

+----+-------+--------+--------------+
| Id | Name  | Salary | DepartmentId |
+----+-------+--------+--------------+
| 1  | Joe   | 70000  | ...

什么是Alexa排名？

Alexa排名反映了一个网站的受欢迎程度。最受欢迎的网站的Alexa排名为1。如果Alexa的排名为100,000，则说明这个网站是全球第100,000受欢迎的网站。通常人们提到的Alexa排名指的是全球排名，此外Alexa还有各个国家的网站排名。

怎样获取某个特定网站的Alexa排名？

你可以安装浏览器扩展（官方工具栏 或者 Chrome ， Firefox工具栏），然后当你浏览网站时就可以看到对应网站的Alexa排名了。

或者也可以直接访问http://www.alexa.com，在搜索框中键入网站域名进行查询。

Alexa排名是怎样计算的？

如前所述，许多用户安装了Alexa的浏览器工具栏或者扩展，它们会将用户访问网站的信息发送给alexa.com。你可能很惊讶，但有数百万的人在这样做。Alexa跟踪这些人最近3个月访问的网站数据，并据此对网站进行排名。

Alexa的创始人是谁？

Alexa最早由两个合伙人创办于1996年，命名为Alexa互联网公司。名字的灵感来自于著名的亚历山大图书馆（Library of Alexandria）。他们基于用户的数据开发了一个为用户提供网站浏览推荐的“接下来去哪”的工具栏（where to go next）。他们的梦想是开发一个智能搜索引擎。但实际上他们做到的远不止这些，他们在1998年赚了370,000美金。幸运的是，Amazon于1999年以$250,000,000的高价收购了这家公司。并且Amazon现在仍然在运营该网站为我们提供服务。

Alexa的数据应当怎样使用？

1. 比较你的网站与竞品网站之间的访客数据。你可以了解哪些网站的访客比你的网站多，哪些比你的网站少。
2. 估计潜在竞争对手的访客数。稍后我们会讨论。
3. 暗中监视你的竞争对手-因为远不止Alexa排名可供使用。稍后会有例子说明。

Alexa的数据精确程度如何？

这取决于你的目标和分析网站的类型。

可以明确地是Alexa掌握的数据越多，则其产生的评估数据也就越精确。这也就是为什么著名站点的数据会精确的多。Alexa声称他们对于排名前100,000的网站的数据质量很好。根据我的经验，你可以信任其前500,000的网站数据。

因而，只要你的目标如下，你就可以采用他们的数据：

• 评估你的竞争对手的流量；
• 需要为投资者提供正确的数据；
• 向你的老板证明某个网站非常的受欢迎。

在得出结论以前，还需要确保被分析的网站非常的有名。否则，数据可能会存在比较大的偏差。因此，如果订货方从线下渠道得到了真实的数据，你可能会为做出偏差10-100倍的错误评估数据感到羞愧。（Therefore, if the ordering party will get ...

题目描述：

The Employee table holds all employees. Every employee has an Id, a salary, and there is also a column for the department Id.

+----+-------+--------+--------------+
| Id | Name  | Salary | DepartmentId |
+----+-------+--------+--------------+
| 1  | Joe   | ...

题目描述：

Suppose that a website contains two tables, the Customers table and the Orders table. Write a SQL query to find all customers who never order anything.

Table: Customers.

+----+-------+
| Id | Name  |
+----+-------+
| 1  | Joe ...