SQL255 给出employees表中排名为奇数行的first_name

题目来源：

给出employees表中排名为奇数行的first_name_牛客题霸_牛客网

描述

对于employees表中，输出first_name排名(按first_name升序排序)为奇数的first_name

CREATE TABLE `employees` (
`emp_no` int(11) NOT NULL,
`birth_date` date NOT NULL,
`first_name` varchar(14) NOT NULL,
`last_name` varchar(16) NOT NULL,
`gender` char(1) NOT NULL,
`hire_date` date NOT NULL,

PRIMARY KEY (`emp_no`));

如，输入为：

INSERT INTO employees VALUES(10001,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
INSERT INTO employees VALUES(10002,'1964-06-02','Bezalel','Simmel','F','1985-11-21');
INSERT INTO employees VALUES(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');

输出格式:

first
Georgi
Anneke

请你在不打乱原序列顺序的情况下，输出：按first_name排升序后，取奇数行的first_name。

如对以上示例数据的first_name排序后的序列为：Anneke、Bezalel、Georgi、Kyoichi。

则原序列中的Georgi排名为3，Anneke排名为1，所以按原序列顺序输出Georgi、Anneke。

drop table if exists  `employees` ; 
CREATE TABLE `employees` (
  `emp_no` int(11) NOT NULL,
  `birth_date` date NOT NULL,
  `first_name` varchar(14) NOT NULL,
  `last_name` varchar(16) NOT NULL,
  `gender` char(1) NOT NULL,
  `hire_date` date NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`emp_no`));
INSERT INTO employees VALUES(10001,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
INSERT INTO employees VALUES(10002,'1964-06-02','Bezalel','Simmel','F','1985-11-21');
INSERT INTO employees VALUES(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');

解决 

解决方案一：

        先用row_number()对first_name排序，再利用mod()函数取出奇数行，这样取出的行里面的first_name就是我们要的了，由于要返回的是初始的排序状态，所以我们再套一层select直接从employees表取first_name,只要这里的first_name在我们上面取出的first_name里面就好了：

select e.first_name from employees e
where e.first_name in
(select a.first_name as first_name from
(select first_name,ROW_NUMBER() over(order by first_name) as rk
from employees) a
where mod(a.rk,2)!=0);
解决方案二：
mysql> select m1.first_name from
    -> (select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name ) as m1
    -> where m1.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.01 sec)

以下是我解题过程： 

        在我的查询中，我使用了 JOIN 条件 e1.first_name >= e2.first_name，这意味着查询返回的结果中，e1 表中的每一行都会与 e2 表中所有满足条件的行进行连接，找出小于等于他名字的计数。连接的结果不再按照原表的顺序排列，而是根据连接条件的满足程度和其他优化因素来确定最终的顺序。 （这是gpt说的）

mysql> select e1.first_name,count(*) from
    -> employees e1
    -> join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name;
+------------+----------+
| first_name | count(*) |
+------------+----------+
| Kyoichi    |        4 |
| Georgi     |        3 |
| Bezalel    |        2 |
| Anneke     |        1 |
+------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql>
mysql> select e1.first_name,count(e1.first_name) from
    -> employees e1
    -> join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name;
+------------+----------------------+
| first_name | count(e1.first_name) |
+------------+----------------------+
| Kyoichi    |                    4 |
| Georgi     |                    3 |
| Bezalel    |                    2 |
| Anneke     |                    1 |
+------------+----------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

但是这样查出来的 数据改变了数据的顺序：

mysql> select first_name from employees; 
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> select e1.first_name from
    -> employees e1
    -> join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Kyoichi    |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Anneke     |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> select e1.first_name from
    -> employees e1
    -> join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Kyoichi    |
| Georgi     |
| Kyoichi    |
| Bezalel    |
| Georgi     |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
| Kyoichi    |
| Bezalel    |
| Georgi     |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

        为了不改变表中的数据顺序，所以我想到了左连接，把e1表当作主表，外连接的功能就是把主表中的数据全部查出来，副表中没有一条数据与之匹配上的，就用null字段代替，且分组函数自动忽略null值：

mysql> select e1.first_name from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >  e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |   NULL | NULL       | NULL       | NULL      | NULL   | NULL       |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
7 rows in set (0.00 sec)

现在就跟这个顺序一样了： 

最终代码：

mysql> select m1.first_name from
    -> (select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name ) as m1
    -> where m1.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.01 sec)
改进的方案二：

方案一虽然能通过，其实并不完美，因为方案一没有问题的前提是employees 中的first_name没有重名的，如果我加了一条重名字的数据进去，就出问题了：

mysql> INSERT INTO employees VALUES(10007,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

没执行insert操作前：

        如果你要像方案二一样通过join两张表来获得排名，那就必须去重， 要不然Georgi 为8，意味着小于等于他名字的有八个，这不就摇身一变，变成了名字最大的了吗

执行了insert操作后：

mysql> select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name ;
+------------+-------+
| first_name | rowid |
+------------+-------+
| Georgi     |     8 |
| Bezalel    |     2 |
| Kyoichi    |     5 |
| Anneke     |     1 |
+------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

原因如下：

mysql> select * from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >=    e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
16 rows in set (0.00 sec)

mysql>
mysql> select e1.first_name from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
+------------+
16 rows in set (0.00 sec)

我们需要联合两个字段去重：

mysql> select  distinct e1.first_name ,e2.first_name #distinct去掉重名的
    -> from employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+------------+
| first_name | first_name |
+------------+------------+
| Georgi     | Georgi     |
| Georgi     | Anneke     |
| Georgi     | Bezalel    |
| Bezalel    | Anneke     |
| Bezalel    | Bezalel    |
| Kyoichi    | Georgi     |
| Kyoichi    | Anneke     |
| Kyoichi    | Kyoichi    |
| Kyoichi    | Bezalel    |
| Anneke     | Anneke     |
+------------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) as rowid,m1.first_name from
    -> (
    ->
    -> select  distinct e1.first_name  , e2.first_name  as name
    -> from employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> ) as m1 group by m1.first_name;
+-------+------------+
| rowid | first_name |
+-------+------------+
|     3 | Georgi     |
|     2 | Bezalel    |
|     4 | Kyoichi    |
|     1 | Anneke     |
+-------+------------+
4 rows in set (0.01 sec)

最终答案:

mysql> select m2.first_name from
    -> (select count(*) as rowid,m1.first_name from
    -> (
    ->
    -> select  distinct e1.first_name  , e2.first_name  as name
    -> from employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> ) as m1 group by m1.first_name)as m2 where m2.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

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项目源码获取方式放在文章末尾处 项目技术 数据库：Mysql5.7 数据表：16张 开发语言：Java(jdk1.8) 开发工具：idea 前端技术：html 后端技术：SpringBoot 功能简介 项目获取关键字：幼儿园 该…
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《大话数据结构》03 线性表

《大话数据结构》03 线性表

1. 线性表的定义 线性表：零个或多个数据元素的有限序列。 这里需要强调几个关键的地方。 首先它是一个序列。也就是说，元素之间是有顺序的，若元素存在多个，则第一个元素无前驱，最后一个元素无后继，其他每…
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基于云计算技术的HIS系统，一体化云HIS、云病历、云LIS系统源码，扩展后能够应用于医联体/医共体

基于云计算技术的HIS系统，一体化云HIS、云病历、云LIS系统源码，扩展后能够应用于医联体/医共体

医院信息管理系统云HIS系统源码，云计算技术的HIS系统源码 开发技术： 前端：AngularNginx； 后台：JavaSpring，SpringBoot，SpringMVC，SpringSecurity，MyBatisPlus 等&…
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基于ssm校园驿站全天候辅助取货管理系统的设计与实现论文

基于ssm校园驿站全天候辅助取货管理系统的设计与实现论文

摘 要 身处网络时代，随着网络系统体系发展的不断成熟和完善，人们的生活也随之发生了很大的变化，人们在追求较高物质生活的同时，也在想着如何使自身的精神内涵得到提升，而读书就是人们获得精神享受非常重要的途径。为了…
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DNS服务器的管理与配置

DNS服务器的管理与配置

目录 一、相关知识 域名空间 DNS服务器分类 域名解析过程 资源记录 二、安装DNS服务 安装bind软件包 DNS服务的启动与停止 配置主要名称服务器 主配置文件 从例子学起： （1）建立主配置文件named.conf （2）…
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酒店管理系统

酒店管理系统

文章目录 酒店管理系统一、项目演示二、项目介绍三、15000字论文参考四、部分功能截图五、部分代码展示六、底部获取项目源码和万字论文参考（9.9￥带走） 酒店管理系统 一、项目演示 酒店管理系统 二、项目介绍 基于springbootvue前后端分离的…
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亿级流量系统多级缓存架构6

亿级流量系统多级缓存架构6

亿级流量系统多级缓存架构6 服务限流 什么叫限流？ Ab测试 yum install httpd-tools即限制流量进入 缓存，是用来增加系统吞吐量，提升访问速度提供高并发。 降级，是在系统某些服务组件不可用的时候、流量暴增、资源耗尽等情况…
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宠物店小程序如何搭建制作？宠物店小程序核心功能有哪些？

宠物店小程序如何搭建制作？宠物店小程序核心功能有哪些？

随着宠物经济的兴起，宠物店的线上服务需求日益增长。微信小程序作为一种便捷的线上服务平台，为宠物店提供了一个与爱宠人士建立联系的新渠道。面对市场上众多的小程序开发选项，宠物店应该如何选择或制作一款适合自己的小程序呢？本…
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[spring] Spring Boot REST API - CRUD 操作

[spring] Spring Boot REST API - CRUD 操作

Spring Boot REST API - CRUD 操作 这里主要提一下 spring boot 创建 rest api，并对其进行 CRUD 操作 jackson & gson 目前浏览器和服务端主流的交互方式是使用 JSON(JavaScript Object Notation)，但是 JSON 没有办法直接和 Java 的 POJO 创建对应…
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【网络运维知识】—路由器与交换机区别

【网络运维知识】—路由器与交换机区别

【网络运维知识】—路由器与交换机区别 一、路由器（Router）和交换机（Switch）对比1.1 功能1.2 转发方式1.3 范围1.4 处理方式 💖The Begin💖点点关注，收藏不迷路💖 路由器&#xff08…
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ShadowFormer:Global Context Helps Images Shadow Removal

ShadowFormer:Global Context Helps Images Shadow Removal

本论文主要是对图像阴影去除工作的研究。现有工作都是针对于局部阴影或阴影部分分别进行优化，这就会导致在分界线上有明显不同（光照不一致，伪影情况）。因此，本文提出一种全局优化算法shandowFormer来解决分界不一致问题…
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Springboot+Vue项目-基于Java+MySQL的企业客户管理系统(附源码+演示视频+LW)

Springboot+Vue项目-基于Java+MySQL的企业客户管理系统(附源码+演示视频+LW)

大家好！我是程序猿老A，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。 💞当前专栏：Java毕业设计 精彩专栏推荐👇🏻👇🏻👇🏻 🎀 Python毕业设计 &…
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数据结构中的顺序表的删除和查找

数据结构中的顺序表的删除和查找

对于顺序表，它包括：初始化，取值，查找，插入，以及删除。接下来就讲一讲删除和查找。 删除：它包括头删和尾删，为什么顺序表中要用到删除呢？按我的理解就是：为插入…
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SRIO系列-基本概念及IP核使用

SRIO系列-基本概念及IP核使用

参考：串行RapidIO: 高性能嵌入式互连技术 | 德州仪器 SRIO协议技术分析 - 知乎 PG007 目录 一、SRIO介绍 1.1 概要 1.2 SRIO与传统互联方式的比较 1.3 串行SRIO标准 1.4 SRIO层次结构： 1.4.1 逻辑层 1.4.2 传输层协议 1.4.3 物理层 二、Xilinx…
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内网隧道技术总结

内网隧道技术总结

隧道技术解决的是网络通信问题，因为在内网环境下，我们不同的内网主机管理员会进行不同的网络配置，我们就需要使用不同的方式去控制我们的内网主机。隧道技术是一个后渗透的过程，是可以是我们已经取得了一定的权限，在这…
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【Visual Studio 2012中文版】下载安装以及使用方法

【Visual Studio 2012中文版】下载安装以及使用方法

文章目录 前言一、下载安装包二、安装步骤1.双击VS2012_ULT_chs.iso文件打开2.双击vs_ultimate.exe打开安装程序3.选择要安装的功能4.软件正在安装，请耐心等待10分钟5.安装成功，点击“启动”6.激活码（产品密钥） 三、VS2012使用&am…
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软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（10）

软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（10）

接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（9） 所属章节： 第19章. 大数据架构设计理论与实践 第3节 Lambda架构 19.3.5 Lambda架构优缺点 1. 优点 （1）容错性好 Lambda架构为大数…
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HTML：Form表单控件主要标签及属性。name属性，value属性，id属性详解。表单内容的传递流程，get和post数据传递样式。表单数据传递实例

HTML：Form表单控件主要标签及属性。name属性，value属性，id属性详解。表单内容的传递流程，get和post数据传递样式。表单数据传递实例

form表单 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>Document</title> </head> &…
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Vue源码解读学习

Vue源码解读学习

Vue源码 观察者模式 & 发布订阅 观察者模式&#xff1a;中心一对多 系统单点间的灵活和拓展&#xff08;广播的方式&#xff09; 发布订阅&#xff1a;将注册列表遍历发布给订阅者 initInject initState initProvide他们挂载顺序为什么这样设计&#xff1f; initstate…
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