現在有乙個體育競賽專案，比賽跑的
要寫乙個儲存過程自動分配胸牌號碼
每一場比賽都有好幾百人參加，會分
成不同的小組來賽跑，每一組按理說
都是從1排到n的，但是呢，有些人會
參加好幾個組的比賽，比如下表張五
參加了小組一的比賽又參加了小組二
的比賽，領導要求在同一次競賽的不同
小組中的同乙個人都是同乙個胸牌號，
要不換來換去太麻煩了，所以張五是
5號和王三是6號，導致小組二自動分
配號碼時就跳過5號和6號，有誰可以
幫我寫這個儲存過程嗎？
有求在網頁上按乙個button系統就自動
分配好乙個競賽所有人的胸牌號，如
比賽id =1
姓名 比賽id 小組id 胸牌號碼
張一 1 1 1
張二 1 1 2
張三 1 1 3
張四 1 1 4
張五 1 2 5
張五 1 1 5
王一 1 2 1
王二 1 2 2
王三 1 2 6
王三 1 1 6
王四 1 2 3
王五 1 2 4
王六 1 2 7
王七 1 2 8
謝謝！
if not object_id('tb') is null
drop table tb
gocreate table tb([姓名] nvarchar(2),[比賽id] int,[小組id] int,[胸牌號碼] int)
insert tb
select n'張一',1,1,1 union all
select n'張二',1,1,2 union all
select n'張三',1,1,3 union all
select n'張四',1,1,4 union all
select n'張五',1,2,5 union all
select n'張五',1,1,5 union all
select n'王一',1,2,1 union all
select n'王二',1,2,2 union all
select n'王三',1,2,6 union all
select n'王三',1,1,6 union all
select n'王四',1,2,3 union all
select n'王五',1,2,4 union all
select n'王六',1,2,7 union all
select n'王七',1,2,8
goupdate tb set [胸牌號碼] = null
select * from tb
;with t
as(select *,rid = row_number() over (order by getdate())
from tb
where 小組id = 1
)update tb
set 胸牌號碼 = t.rid
from t where t.姓名 = tb.姓名
declare @xm nvarchar(10),@xp int
declare @i int
set @i = 1
declare cur cursor for select [姓名],[胸牌號碼] from tb where 小組id = 2 and 胸牌號碼 is null
open cur
fetch cur into @xm,@xp
while @@fetch_status =0
begin
while exists(select 1 from tb where 小組id = 2 and 胸牌號碼 = @i)
set @i = @i + 1
update tb set 胸牌號碼 = @i where current of cur
fetch cur into @xm,@xp
end
close cur
deallocate cur
select * from tb
/*姓名 比賽id 小組id 胸牌號碼
---- ----------- ----------- -----------
張一 1 1 null
張二 1 1 null
張三 1 1 null
張四 1 1 null
張五 1 2 null
張五 1 1 null
王一 1 2 null
王二 1 2 null
王三 1 2 null
王三 1 1 null
王四 1 2 null
王五 1 2 null
王六 1 2 null
王七 1 2 null
姓名 比賽id 小組id 胸牌號碼
---- ----------- ----------- -----------
張一 1 1 1
張二 1 1 2
張三 1 1 3
張四 1 1 4
張五 1 2 5
張五 1 1 5
王一 1 2 1
王二 1 2 2
王三 1 2 6
王三 1 1 6
王四 1 2 3
王五 1 2 4
王六 1 2 7
王七 1 2 8
python隨機分配 python 隨機分類
encoding utf 8 import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets,linear model from sklearn.metrics import roc curve,auc import pylab...
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