Question

我有一个Python程序，它使用来自数据库的历史数据，并允许用户选择日期输入。但是并非所有可能的日期都可用于数据库，因为这些是财务数据：换句话说，如果用户将插入“02/03/2014”（即星期日），他将无法在数据库中找到任何记录，因为证券交易所已经关闭。

这导致SQL问题导致在找不到记录时，SQL语句失败并且用户需要调整日期直到找到现有记录。为了避免这种情况，我想构建一个算法，它能够更改日期输入本身，选择最接近原始输入。例如，如果用户插入“02/03/2014”，则最接近的将是03/03/2014“。

我已经考虑过这样的事情，表 MyData 只包含日期值（我仍在处理正确的语法，但它只是为了表明这个想法）：< / p>

con = lite.connect('C:/.../MyDatabase.db')
cur = con.cursor() 
cur.execute('SELECT * from MyDates')
rowsD= cur.fetchall()
data = []
for row in rowsD:
    data.append(rowsD[row])           

>>>data
['01/01/2010', '02/01/2010', .... '31/12/2013']

inputDate = '07/01/2010'
differences = []
for i in range(0, len(data)):
    differences.append(abs(data[i] - inputDate))

之后，我在考虑：

从矢量差异中获取最小值：mV = min(differences)
将相应的日期值添加到列表data

但是，这在内存方面花了我两件事：

我需要加载所有数据库，这是巨大的;
我必须多次迭代（一次构建列表数据，然后是差异列表等）。

有没有人有更好的想法来构建它，或者知道不同的问题方法？

Answer 1

我会尝试直接从数据库获取最大日期小于给定值的记录（这可以通过SQL完成）。如果在日期中在数据库中放入索引，则可以在O（log（n））中完成。这当然与“最接近”并不完全相同，但如果你将它与“最小日期大于给定的日期”结合起来，你就会实现它。

此外，如果您对数据的分布情况或多或少有所了解，例如，连续7天您拥有一些数据，那么您可以限制较小范围的数据，如[-3天，+ 3天]。

结合这两种解决方案应该会给你很好的表现。

Answer 2

在小于输入日期的日期查询数据库，并取最大值。这将为您提供最接近的日期。

对称地，您可以查询较大日期的最小值以获得最接近的日期。并保持两者的首选。

这些应该是有效的查询。

SELECT MAX(Date)
FROM MyDates
WHERE Date <= InputDate;

确定某个日期输入的最近日期的算法

2 个答案: