a表中的fj字段存在m/n元的数据，怎么在b表的gg字段中通过sql语句找到同样存在m/n元的数据，gg表中有且只有1条，a表中有多条

可以尝试使用以下 SQL 语句来查询符合条件的数据：

SELECT * FROM b
WHERE gg = (
  SELECT fj FROM a
  WHERE fj LIKE '%m/n%'
  LIMIT 1
)
LIMIT 1;

这个查询语句中，首先在 a 表中查找第一个包含 m/n 元的 fj 字段，并将其作为子查询的返回值。然后在 b 表中查找 gg 字段等于子查询返回值的记录，并只返回一条匹配的记录。

请注意，这个查询只会返回符合条件的第一条记录，如果需要返回所有匹配的记录，可以将 LIMIT 1 移除，或者使用其他的查询方式。

相关问题

有一个无向图，共 N 个节点，编号 1 至 N，共 M 条边。FJ 在节点 1，它想到达节点 N。FJ 总是会选择最短路径到达节点 N。作为捣蛋的奶牛 Bessie，它想尽量延迟 FJ 到达节点 N 的时间，于是 Bessie 决定从 M 条边之中选择某一条边，使得改边的长度变成原来的两倍，由于智商的问题，Bessie 不知道选择加倍哪条边的长度才能使得 FJ 到达 N 号节点的时间最迟。注意：不管 Bessie 选择加倍哪条边的长度，FJ 总是会从 1 号节点开始走最短路径到达 N 号点。 输入描述 第一行，两个整数 N 和 M. 1 <=N<=250, 1<=M<=250000。 接下来有 M 行，每行三个整数：A，B，L，表示节点 A 和节点 B 之间有一条长度为 L 的无向边。1<=L<=1000000。

这是一道图论问题，可以使用 Dijkstra 算法求解。具体步骤如下：

1. 构建图的邻接表，存储每个节点的相邻节点和边的长度；
2. 使用 Dijkstra 算法找到节点 1 到节点 N 的最短路径，并记录下这条路径经过的边；
3. 枚举每条经过的边，将该边的长度翻倍，再重新使用 Dijkstra 算法求解节点 1 到节点 N 的最短路径；
4. 记录下每种方案下节点 1 到节点 N 的最短路径的长度；
5. 输出这些长度中的最大值。

具体实现可以参考下面的代码（其中用到了 C++ STL 中的优先队列）：

var lujin=list[i].lujin;lujin获取的lujing是/C:\Users\Administrator\IdeaProjects\svn\daima\fh-quan-yu-zhi-li//src//main//webapp//static//fj//人口信息/168543903460922.zip,将lujin中的路径拆成/static//fj//人口信息/168543903460922.zip

你可以使用 JavaScript 的字符串函数 `replace` 来实现这个功能。可以按照以下代码来操作：

var lujin = list[i].lujin;
var newLujin = lujin.replace('C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\svn\\daima\\fh-quan-yu-zhi-li//src//main//webapp', '/static');

这里，我们先定义了 `lujin` 变量来存储原始路径。然后，我们使用 `replace` 函数来将原始路径中的 `C:\Users\Administrator\IdeaProjects\svn\daima\fh-quan-yu-zhi-li//src//main//webapp` 子字符串替换为 `/static`。这将返回新的路径字符串，可以将其存储在 `newLujin` 变量中，以便后续使用。