SQL 20251028

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.17.6%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App()%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20nav_menu%20%3D%20mo.nav_menu(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%2Findex.html%22%3A%20f%22%7Bmo.icon('lucide%3Ahome')%7D%20Home%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%2Fnotebooks%2FSQL_20251027.html%22%3A%20f%22%7Bmo.icon('lucide%3Aarrow-big-left')%7D%20Last%20Day%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%2Fnotebooks%2FSQL_20251029.html%22%3A%20f%22%7Bmo.icon('lucide%3Aarrow-big-right')%7D%20Next%20Day%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22horizontal%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20nav_menu%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20LeetCode%203052%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Inventory%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Column%20Name%20%20%20%20%7C%20Type%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C----------------%7C---------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20item_id%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20item_type%20%20%20%20%20%20%7C%20varchar%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20item_category%20%20%7C%20varchar%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20square_footage%20%7C%20decimal%20%7C%0A%0A%20%20%20%20item_id%20is%20the%20column%20of%20unique%20values%20for%20this%20table.%20Each%20row%20includes%20item%20id%2C%20item%20type%2C%20item%20category%20and%20sqaure%20footage.%20Leetcode%20warehouse%20wants%20to%20maximize%20the%20number%20of%20items%20it%20can%20stock%20in%20a%20500%2C000%20square%20feet%20warehouse.%20It%20wants%20to%20stock%20as%20many%20prime%20items%20as%20possible%2C%20and%20afterwards%20use%20the%20remaining%20square%20footage%20to%20stock%20the%20most%20number%20of%20non-prime%20items.%0A%0A%20%20%20%20Write%20a%20solution%20to%20find%20the%20number%20of%20prime%20and%20non-prime%20items%20that%20can%20be%20stored%20in%20the%20500%2C000%20square%20feet%20warehouse.%20Output%20the%20item%20type%20with%20prime_eligible%20followed%20by%20not_prime%20and%20the%20maximum%20number%20of%20items%20that%20can%20be%20stocked.%0A%0A%20%20%20%20Note%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20Item%20count%20must%20be%20a%20whole%20number%20(integer).%0A%20%20%20%20-%20If%20the%20count%20for%20the%20not_prime%20category%20is%200%2C%20you%20should%20output%200%20for%20that%20particular%20category.%0A%0A%20%20%20%20Return%20the%20result%20table%20ordered%20by%20item%20count%20in%20descending%20order.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20WITH%20grouped_info%20AS%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20item_type%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20item_multiplier%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20SUM(square_footage)%20AS%20taken%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Inventory%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%201%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20item_type%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FLOOR(COALESCE((LEAD(500000%20%25%20taken)%20OVER%20(ORDER%20BY%20item_type))%2C%20500000)%20%2F%20taken)%20*%20item_multiplier%20AS%20item_count%0A%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20grouped_info%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%202%20DESC%3B%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%0A%20%20%20%20def%20maximize_items(inventory%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20inventory.groupby(%22item_type%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20total_footage%3D(%22square_footage%22%2C%20%22sum%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20num_of_items%3D(%22item_id%22%2C%20%22size%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20available_footage%20%3D%20500000%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20prime%20%3D%20df.loc%5B%22prime_eligible%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20prime_combos%20%3D%20available_footage%20%2F%2F%20prime%5B%22total_footage%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20prime_total_items%20%3D%20prime%5B%22num_of_items%22%5D%20*%20prime_combos%0A%20%20%20%20%20%20%20%20prime_used_footage%20%3D%20prime%5B%22total_footage%22%5D%20*%20prime_combos%0A%20%20%20%20%20%20%20%20footage_left%20%3D%20500000%20-%20prime_used_footage%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20non_prime%20%3D%20df.loc%5B%22not_prime%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20non_prime_combos%20%3D%20footage_left%20%2F%2F%20non_prime%5B%22total_footage%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20non_prime_total_items%20%3D%20non_prime%5B%22num_of_items%22%5D%20*%20non_prime_combos%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pd.DataFrame(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22item_type%22%3A%20%22prime_eligible%22%2C%20%22item_count%22%3A%20prime_total_items%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22item_type%22%3A%20%22not_prime%22%2C%20%22item_count%22%3A%20non_prime_total_items%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).sort_values(%22item_count%22%2C%20ascending%3DFalse)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A