Вопросы к Front End разработчикам

Источник

https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/518512/

1. Что такое DOM?

Ответ

DOM (Document Object Model, объектная модель документа) — это программный интерфейс к HTML-документам. Этот интерфейс позволяет воздействовать на документ из скриптов, меняя его оформление, стили, содержимое. В DOM документ представлен в виде дерева узлов.

2. Какая разница между элементами <span> и <div>?

Ответ

• <span> — это строчный (inline) элемент.
• <div> — это блочный (block) элемент.

Элементы <div> нужно использовать для оформления разделов документа. А элементы <span> — в роли контейнеров для небольших объёмов текста, для изображений и других подобных элементов страниц.

Надо отметить, что нельзя помещать блочные элементы в строчные. Вот пример, в котором показано, кроме прочего, неправильное размещение блочного элемента внутри строчного (это — фрагмент <div>I’m illegal</div>, размещённый внутри элемента ):

<div>Hi<span>I'm the start of the span element <div>I'm illegal</div> I'm the end of the span</span> Bye I'm the end of the div</div>

3. Удержание пользователей в месяц (3 части)

Благодарность: эта задача адаптирована из статьи в блоге SiSense «Использование самообъединений для расчёта показателей удержания, оттока и реактивации».

Часть 1

Контекст: допустим, у нас есть статистика по авторизации пользователей на сайте в таблице logins:

Задача: написать запрос, который получает количество удержанных пользователей в месяц. В нашем случае данный параметр определяется как количество пользователей, которые авторизовались в системе и в этом, и в предыдущем месяце.

Ответ

SELECT
    DATE_TRUNC('month', a.date) month_timestamp,
    COUNT(DISTINCT a.user_id) retained_users
 FROM
    logins a
 JOIN
    logins b ON a.user_id = b.user_id
        AND DATE_TRUNC('month', a.date) = DATE_TRUNC('month', b.date) +
                                             interval '1 month'
 GROUP BY
    date_trunc('month', a.date)

Благодарность: Том Моэртел указал на то, что предварительная дедубликация user_id перед самообъединением делает решение более эффективным, и предложил код ниже. Спасибо, Том!

Альтернативное решение:

Ответ

WITH DistinctMonthlyUsers AS (
  /*
  * Для каждого месяца определяем *набор* пользователей, которые
  * выполнили авторизацию
  */
    SELECT DISTINCT
      DATE_TRUNC('MONTH', a.date) AS month_timestamp,
      user_id
    FROM logins
  )

SELECT
  CurrentMonth.month_timestamp month_timestamp,
  COUNT(PriorMonth.user_id) AS retained_user_count
FROM
    DistinctMonthlyUsers AS CurrentMonth
LEFT JOIN
    DistinctMonthlyUsers AS PriorMonth
  ON
    CurrentMonth.month_timestamp = PriorMonth.month_timestamp + INTERVAL '1 MONTH'
    AND
    CurrentMonth.user_id = PriorMonth.user_id

Часть 2

Задача: теперь возьмём предыдущую задачу по вычислению количества удержанных пользователей в месяц — и перевернём её с ног на голову. Напишем запрос для подсчёта пользователей, которые не вернулись на сайт вэтом месяце. То есть «потерянных» пользователей.

Ответ

SELECT
    DATE_TRUNC('month', a.date) month_timestamp,
    COUNT(DISTINCT b.user_id) churned_users
FROM
    logins a
FULL OUTER JOIN
    logins b ON a.user_id = b.user_id
        AND DATE_TRUNC('month', a.date) = DATE_TRUNC('month', b.date) +
                                         interval '1 month'
WHERE
    a.user_id IS NULL
GROUP BY
    DATE_TRUNC('month', a.date)

Обратите внимание, что эту проблему можно решить также с помощью соединений LEFT или RIGHT.

Часть 3

Примечание: вероятно, это более сложная задача, чем вам предложат на реальном собеседовании. Воспринимайте её скорее как головоломку — или можете пропустить и перейти к следующей задаче.

Контекст: итак, мы хорошо справились с двумя предыдущими проблемами. По условиям новой задачи теперь у нас появилась таблица потерянных пользователей user_churns. Если пользователь была активен в прошлом месяце, но затем не активен в этом, то он вносится в таблицу за этот месяц. Вот как выглядит user_churns:

Задача: теперь вы хотите провести когортный анализ, то есть анализ совокупности активных пользователей, которые были реактивированы в прошлом. Создайте таблицу с такими пользователями. Для создания когорты можете использовать таблицы user_churns и logins. В Postgres текущая временная метка доступна через current_timestamp.

Ответ

WITH user_login_data AS
(
    SELECT
        DATE_TRUNC('month', a.date) month_timestamp,
        a.user_id,
        /*
        * По крайней мере, в тех вариантах SQL, что я использовал,
        * не нужно включать в инструкцию SELECT колонки из HAVING.
        * Я здесь выписал их для большей ясности.
        */
        MAX(b.month_date) as most_recent_churn,
        MAX(DATE_TRUNC('month', c.date)) as most_recent_active
     FROM
        logins a
     JOIN
        user_churns b
            ON a.user_id = b.user_id AND DATE_TRUNC('month', a.date) > b.month_date
     JOIN
        logins c
            ON a.user_id = c.user_id
            AND
            DATE_TRUNC('month', a.date) > DATE_TRUNC('month', c.date)
     WHERE
        DATE_TRUNC('month', a.date) = DATE_TRUNC('month', current_timestamp)
     GROUP BY
        DATE_TRUNC('month', a.date),
        a.user_id
     HAVING
        most_recent_churn > most_recent_active

4. Нарастающий итог

Благодарность: эта задача адаптирована из статьи в блоге SiSense «Моделирование денежных потоков в SQL».

Контекст: допустим, у нас есть таблица transactions в таком виде:

Где cash_flow — это выручка минус затраты за каждый день.

Задача: написать запрос, чтобы получить нарастающий итог для денежного потока каждый день таким образом, чтобы в конечном итоге получилась таблица в такой форме:

Ответ

SELECT
    a.date date,
    SUM(b.cash_flow) as cumulative_cf
FROM
    transactions a
JOIN b
    transactions b ON a.date >= b.date
GROUP BY
    a.date
ORDER BY
    date ASC

Альтернативное решение с использованием оконной функции (более эффективное!):

SELECT
    date,
    SUM(cash_flow) OVER (ORDER BY date ASC) as cumulative_cf
FROM
    transactions
ORDER BY
    date ASC

5. Скользящее среднее

Благодарность: эта задача адаптирована из статьи в блоге SiSense «Скользящие средние в MySQL и SQL Server».

Примечание: скользящее среднее можно вычислить разными способами. Здесь мы используем предыдущее среднее значение. Таким образом, метрика для седьмого дня месяца будет средним значением предыдущих шести дней и его самого.

Контекст: допустим, у нас есть таблица signups в таком виде:

Задача: написать запрос, чтобы получить 7-дневное скользящее среднее ежедневных регистраций.

Ответ

SELECT
  a.date,
  AVG(b.sign_ups) average_sign_ups
FROM
  signups a
JOIN
  signups b ON a.date <= b.date + interval '6 days' AND a.date >= b.date
GROUP BY
  a.date

6. Несколько условий соединения

Благодарность: эта задача адаптирована из статьи в блоге SiSense «Анализ вашей электронной почты с помощью SQL».

Контекст: скажем, наша таблица emails содержит электронные письма, отправленные с адреса zach@g.com и полученные на него:

Задача: написать запрос, чтобы получить время отклика на каждое письмо (id), отправленное на zach@g.com. Не включать письма на другие адреса. Предположим, что у каждого треда уникальная тема. Имейте в виду, что в треде может быть несколько писем туда и обратно между zach@g.com и другими адресатами.

Ответ

SELECT
    a.id,
    MIN(b.timestamp) - a.timestamp as time_to_respond
FROM
    emails a
JOIN
    emails b
        ON
            b.subject = a.subject
        AND
            a.to = b.from
        AND
            a.from = b.to
        AND
            a.timestamp < b.timestamp
 WHERE
    a.to = 'zach@g.com'
 GROUP BY
    a.id

Задачи на оконные функции

7. Найти идентификатор с максимальным значением

Контекст: Допустим, у нас есть таблица salaries с данными об отделах и зарплате сотрудников в следующем формате:

Задача: написать запрос, чтобы получить empno с самой высокой зарплатой. Убедитесь, что ваше решение обрабатывает случаи одинаковых зарплатами!

Ответ

WITH max_salary AS (
    SELECT
        MAX(salary) max_salary
    FROM
        salaries
    )
SELECT
    s.empno
FROM
    salaries s
JOIN
    max_salary ms ON s.salary = ms.max_salary

Альтернативное решение с использованием RANK():

WITH sal_rank AS
  (SELECT
    empno,
    RANK() OVER(ORDER BY salary DESC) rnk
  FROM
    salaries)
SELECT
  empno
FROM
  sal_rank
WHERE
  rnk = 1;

8. Среднее значение и ранжирование с оконной функцией (2 части)

Часть 1

Контекст: допустим, у нас есть таблица salaries в таком формате:

Задача: написать запрос, который возвращает ту же таблицу, но с новым столбцом, в котором указана средняя зарплата по департаменту. Мы бы ожидали таблицу в таком виде:

Ответ

SELECT
    *,
    /*
    * AVG() is a Postgres command, but other SQL flavors like BigQuery use
    * AVERAGE()
    */
    ROUND(AVG(salary),0) OVER (PARTITION BY depname) avg_salary
FROM
    salaries

Часть 2

Задача: напишите запрос, который добавляет столбец с позицией каждого сотрудника в табели на основе его зарплаты в своём отделе, где сотрудник с самой высокой зарплатой получает позицию 1. Мы бы ожидали таблицу в таком виде:

Ответ

SELECT
    *,
    RANK() OVER(PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC) salary_rank
 FROM
    salaries

9. Гистограммы

Контекст: Допустим, у нас есть таблица sessions, где каждая строка представляет собой сеанс потоковой передачи видео с длиной в секундах:

Задача: написать запрос, чтобы подсчитать количество сеансов, которые попадают промежутки по пять секунд, т. е. для приведённого выше фрагмента результат будет примерно такой:

Максимальная оценка засчитывается за надлежащие метки строк (“5-10” и т. д.)

Ответ

WITH bin_label AS
(SELECT
    session_id,
    FLOOR(length_seconds/5) as bin_label
 FROM
    sessions
 )
 SELECT
    CONCATENTATE(STR(bin_label*5), '-', STR(bin_label*5+5)) bucket,
    COUNT(DISTINCT session_id) count
 GROUP BY
    bin_label
 ORDER BY
    bin_label ASC

10. Перекрёстное соединение (2 части)

Часть 1

Контекст: допустим, у нас есть таблица state_streams, где в каждой строке указано название штата и общее количество часов потоковой передачи с видеохостинга:

(На самом деле в агрегированных таблицах такого типа обычно есть ещё столбец даты, но для этой задачи мы его исключим)

Задача: написать запрос, чтобы получить пары штатов с общим количеством потоков в пределах тысячи друг от друга. Для приведённого выше фрагмента мы хотели бы увидеть что-то вроде:

Ответ

SELECT
    a.state as state_a,
    b.state as state_b
 FROM
    state_streams a
 CROSS JOIN
    state_streams b
 WHERE
    ABS(a.total_streams - b.total_streams) < 1000
    AND
    a.state <> b.state

Для информации, перекрёстные соединения также можно писать без явного указания соединения:

SELECT
    a.state as state_a,
    b.state as state_b
 FROM
    state_streams a, state_streams b
 WHERE
    ABS(a.total_streams - b.total_streams) < 1000
    AND
    a.state <> b.state

Часть 2

Примечание: этот скорее бонусный вопрос, чем реально важный шаблон SQL. Можете его пропустить!

Задача: как можно изменить SQL из предыдущего решения, чтобы удалить дубликаты? Например, на примере той же таблицы, чтобы пара NC и SC появилась только один раз, а не два.

Ответ

SELECT
    a.state as state_a,
    b.state as state_b
 FROM
    state_streams a, state_streams b
 WHERE
    ABS(a.total_streams - b.total_streams) < 1000
    AND
    a.state > b.state

11. Продвинутые расчёты

Примечание: вероятно, это более сложная задача, чем вам предложат на реальном собеседовании. Воспринимайте её скорее как головоломку — или можете пропустить её!

Контекст: допустим, у нас есть таблица table такого вида, где одному и тому же пользователю user могут соответствовать разные значения класса class:

Задача: предположим, что существует только два возможных значения для класса. Напишите запрос для подсчёта количества пользователей в каждом классе. При этом пользователи с обеими метками a и b должны относиться к классу b.

Для нашего образца получится такой результат:

Ответ

WITH usr_b_sum AS
(
    SELECT
        user,
        SUM(CASE WHEN class = 'b' THEN 1 ELSE 0 END) num_b
    FROM
        table
    GROUP BY
        user
),

usr_class_label AS
(
    SELECT
        user,
        CASE WHEN num_b > 0 THEN 'b' ELSE 'a' END class
    FROM
        usr_b_sum
)

SELECT
    class,
    COUNT(DISTINCT user) count
FROM
    usr_class_label
GROUP BY
    class
ORDER BY
    class ASC

Альтернативное решение использует инструкции SELECT в операторах SELECT и UNION:

SELECT
    "a" class,
    COUNT(DISTINCT user_id) -
        (SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM table WHERE class = 'b') count
UNION
SELECT
    "b" class,
    (SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM table WHERE class = 'b') count