python - 在邀请人和被邀请人的列中如何找到具有 1、2、3 个先前邀请的邀请？

Question

注意:我可以使用 MySQL 或 python

编辑:为了让我的问题按照用户建议的 MRE:strawberry，我创建了我的表(创建、删除的表并不是真正必要的，所以我只使用了所有相同的日期):

CREATE table invites (
  ID                INT AUTO_INCREMENT,
  invitee_id        INT,
  inviter_id        INT,
  inviter_user_code VARCHAR(20),
  created_at        datetime,
  updated_at        datetime,
  PRIMARY KEY (ID)
); 
INSERT INTO invites (invitee_id, inviter_id, inviter_user_code, created_at,updated_at)
VALUES 
  (17365, 17374, 'BDMX5Z', '2019-02-01', '2019-02-01'),
  (17401, 17349, 'BDMX58', '2019-02-01', '2019-02-01'),
  (17403, 17349, 'BDMX58', '2019-02-01', '2019-02-01'),
  (17452, 17349, 'BDMX8C', '2019-02-01', '2019-02-01'),
  (17457, 17449, 'BDMX8J', '2019-02-01', '2019-02-01');

为了让自己清楚，我的数据框是这样的:

    id invitee_id   inviter_id  inviter_user_code   created_at           updated_at
    1   17375       17374             BDMX5Z    2019-02-01 10:28:44 2019-02-01 10:28:44
    2   17401       17349             BDMX58    2019-02-01 11:59:47 2019-02-01 11:59:47
    3   17403       17349             BDMX58    2019-02-01 12:03:22 2019-02-01 12:03:22
    4   17452       17449             BDMX8C    2019-02-01 13:39:31 2019-02-01 13:39:31
    5   17457       17455             BDMX8J    2019-02-01 14:00:25 2019-02-01 14:00:25
    6   17502       17501             BDMX9Y    2019-02-01 15:50:44 2019-02-01 15:50:44
    7   17541       17540             BDMXB7    2019-02-01 17:15:06 2019-02-01 17:15:06
    8   17542       17546             BDMXBD    2019-02-01 17:34:48 2019-02-01 17:34:48
    9   17696       17630             BDMXDZ    2019-02-02 11:46:14 2019-02-02 11:46:14
    10  17706       13191             BDMT3A    2019-02-02 12:23:47 2019-02-02 12:23:47

invitee_id 是被邀请的用户。
inviter_id 是邀请新用户的用户。

因此，如果您是第一个邀请而没有事先邀请，inviter_id 将不会包含在 invitee_id 中。

为此我已经做到了

select 
  *
from user_invitations
where
  inviter_id in
    (select invitee_id
     from user_invitations)

在此之后，我将拥有 inviter_id 作为邀请人，并获得事先邀请。

我的问题是如何获得有事先邀请的邀请人(由谁也有事先邀请)等等...
我直接在 mysql 中尝试了多种方法，并通过创建 df 并使用它来尝试。

对结果表执行上述查询，如:

With one_prior as (
    select 
      *
    from user_invitations
    where
      inviter_id in
        (select invitee_id
          from user_invitations)
) 
select *
from one_prior
where 
  inviter_id in
   (select invitee_id 
    from one_prior);

我已经手动检查了一个用户，这似乎是正确的，但是是否有办法检查所有用户？

我创建了两个查询:

select *
from user_invitations
where inviter_id = 17349;


select *
from user_invitations
where invitee_id = 23764;

来回检查。例如，如果 inviter_id=17349 是第一个邀请而没有事先邀请，则它不会出现在第二个查询中。然后从 inviter_id=17349 的第一个查询结果中，我得到 invitee_id = 17401、17403 等。然后我现在将它们作为 inviter_id 放入第一个查询中。重复这些步骤。

此外，是否有一种方法可以创建分布式点图，其中每个点代表用户，并且有一条线连接具有“邀请者/被邀请者”关系的链接用户？

编辑:说我正在做的第五个链接，代码看起来又长又乏味我希望找到更有效的方法。

query = """
With five_prior as
(
    With four_prior as
    (
        With three_prior as 
        (
            With two_prior as 
            (
                With one_prior as 
                (
                    select 
                      *
                    from user_invitations
                    where inviter_id in
                          (select invitee_id
                          from user_invitations)
                ) 
            select *
            from one_prior
            where inviter_id in
                  (select invitee_id 
                   from one_prior)
            ) 
        select *
        from two_prior
        where inviter_id in
              (select invitee_id 
               from two_prior)
        )
    select *
    from three_prior
    where inviter_id in
          (select invitee_id
           from three_prior)
    )
select *
from four_prior
where inviter_id in
      (select invitee_id
       from four_prior)
)

select *
from five_prior
where inviter_id in
      (select invitee_id
       from five_prior)
group by inviter_id
"""
df = pd.read_sql(query, con=conn)

five_link = list(df.inviter_id)
print(len(five_link))

Answer 1

这里有一个简单的方法，你可以在 python 中使用动态编程解决方案:

previous_invites = { r["invitee"]: 0 for r in rows }

changed = True

while changed:
  changed = False
  for r in rows:
    update_prev_invites = max(previous_invites[r["invitee"]], previous_invites.get(r["inviter"], 0) + 1)
    if update_prev_invites > previous_invites[r["invitee"]]:
      changed = True
      previous_invites[r["invitee"]] = update_prev_invites

for r in rows:
  print "User " + str(r["id"]) + " had a chain of " + str(previous_invites[r["invitee"]]) + " inviter(s) behind them"

这假设 rows 是包含数据库中数据的字典数组。它通过将被邀请者的 previous_invites 值设置为它的邀请者 + 1。这个循环一直运行，直到字典收敛到正确的答案。

n 个用户，m 是最长邀请者链的长度，此解决方案在 O(n) 空间和 O(n*m) 时间中运行。