[TIL174] leetcode - Find Books with Polarized Opinions

문제 설명

독서 기록 데이터를 이용하여 독자들의 평가가 극명하게 갈리는 책을 찾는 문제였다.

문제에서 호불호가 극명하게 갈린다고 판단하는 기준은 다음과 같다.

• 평점이 4점 이상인 기록이 최소 1개
• 평점이 2점 이하인 기록이 최소 1개
• 독서 기록이 최소 5개 이상
• 극단적인 평점(2점 이하 또는 4점 이상)이 전체 독서 기록의 60% 이상

또한 책별로

• 최고 평점
• 최저 평점
• Rating Spread
• Polarization Score

를 계산하여 출력해야 한다.

출력 컬럼은 다음과 같다.

• book_id
• title
• author
• genre
• pages
• rating_spread
• polarization_score

이 문제는 조건부 집계(Conditional Aggregation)를 이용하여 특정 조건의 개수를 세고, 비율을 계산하는 집계 문제였다.

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내가 처음 생각한 접근

처음에는 책별로

• 최고 평점
• 최저 평점
• 평점 분포

를 계산하면 된다고 생각했다.

그래서

MAX(session_rating)
-
MIN(session_rating)

으로 Rating Spread를 계산했고,

극단적인 평점 개수를 구하기 위해

CASE WHEN session_rating > 3
OR session_rating < 3

조건을 사용했다.

또한

session_rating > 3

이면 높은 평점,

session_rating < 3

이면 낮은 평점이라고 생각하여

Polarized Opinion 조건도 같은 방식으로 작성했다.

집계 방향은 맞았지만 문제에서 요구한 조건을 조금 더 일반적으로 해석한 것이 오답의 원인이었다.

 

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최종 해결 방법

1단계. 책별로 그룹을 만든다.

먼저 책별로 독서 기록을 묶는다.

이제 한 그룹이

한 권의 책

을 의미하게 된다.

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2단계. 최고 평점과 최저 평점을 계산한다.

MAX(session_rating)

MIN(session_rating)

을 이용하여

Rating Spread를 계산한다.

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3단계. 조건부 집계를 이용해 극단적인 평점을 센다.

CASE WHEN session_rating >=4

OR

session_rating <=2

를 이용하여

극단적인 평점 개수를 계산한다.

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4단계. Polarization Score를 계산한다.

극단적인 평점 수

/

전체 세션 수

를 계산한다.

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5단계. 문제 조건을 만족하는 책만 남긴다.

• 세션 5개 이상
• 4점 이상 존재
• 2점 이하 존재
• Polarization Score 0.6 이상

조건을 모두 만족하는 책만 출력한다.

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내가 작성한 쿼리

-- polarized opinion : 책에 대해 평점 4점과 평점 2점이 각각 하나 이상 있는 경우, 그 책은 호불호가 극명하게 갈린다고 판단합니다
-- 5개의 reading sessions 
-- rating spread = highest_rating - lowest_rating
-- polarization score : 이상치 개수/총session개수 | ROUND(,2)
-- polarization score >= 0.6
-- order by polarization score desc, title desc 
select r.book_id, title, author, genre, pages, 
max(session_rating) - min(session_rating) as rating_spread,
ROUND(SUM(case when session_rating >3 OR session_rating <3 THEN 1 else 0 END) / count(session_id) ,2 ) as polarization_score
from reading_sessions r
JOIN books b ON r.book_id = b.book_id 
group by book_id
having count(session_id) >=5
AND SUM(case when session_rating >3 THEN 1 else 0 END) > 0 
AND SUM(case when session_rating<3 THEN 1 ELSE 0 END) >0
AND polarization_score >= 0.6
order by polarization_score desc, title desc

 

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함수 비교 정리

>3 / <3 vs >=4 / <=2

내가 사용한 조건

session_rating >3

session_rating <3

문제 조건

session_rating >=4

session_rating <=2

왜 문제 조건 그대로 작성하는 것이 좋은가?

이번 문제에서는 동일한 결과를 만들지만,

문제를 읽는 사람에게 의도가 더 명확하게 전달된다.

실무에서도 요구사항을 그대로 SQL 조건으로 옮기는 습관이 중요하다.

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이번 문제에서 배운 패턴

책별 GROUP BY

↓

최고·최저 평점 계산

↓

조건부 집계

↓

비율 계산

↓

HAVING으로 조건 필터링

↓

정렬

 

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다음에 같은 문제를 만나면

먼저

무엇을 세야 하는가?

↓

전체 개수인가?

조건을 만족하는 개수인가?

를 구분한 뒤,

조건부 집계를 사용할지 판단한다.

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핵심 한 줄 요약

조건부 집계 문제는 GROUP BY → SUM(CASE WHEN) → 비율 계산 → HAVING 패턴으로 해결하며, 문제의 조건(≥, ≤ 등)은 일반화하지 말고 그대로 SQL에 반영하는 것이 가장 안전하다.