查找攻击力比魏国最高攻击力的人还要高的蜀国英雄 # 注意：可以通过两条SQL命令实现 # 1.先找到魏国的最高攻击力 # 2.找蜀国英雄中高于此攻击力的英雄

以下是两条 SQL 命令实现该功能：

1. 找到魏国的最高攻击力：

SELECT MAX(attack) FROM heroes WHERE country = '魏'

2. 找蜀国英雄中高于此攻击力的英雄：

SELECT * FROM heroes WHERE country = '蜀' AND attack > (SELECT MAX(attack) FROM heroes WHERE country = '魏')

相关问题

基于三国人物关系数据，构建三国人物关系图。图的顶点为三国人物。边为人物关系（如儿子、义弟、主公）。本题需要实现在图结构上做的各种人物关系查询。人物的属性包括：人名、所属国。 如刘备（刘备，蜀国） 【功能】 1.基于邻接表构建三国人物关系图，并能输出展示邻接表，保存在文件”TRKGraph.txt”中。文件格式如下： 刘备-->张飞--->关羽--->赵云 注意：图的构建，应该先整理图中的顶点数据，即要整理所有三国人物数据作为图顶点。 2.统计人物关系数量最多的前10个三国人物及其所属国。 3.输入2个人物，查找2个人物之间所有关系。基于图的深度遍历，展示关系路径。并能说明最短路径是哪条。答辩时候展示：有关系的人物。无关系的人物。 4.智能问答。输入荀彧的主公的儿子是谁？能输出关系路径，并给出答案。

很抱歉，作为一个 AI，我没有本地存储数据的能力，也没有文件读写的权限。但是我可以为您提供一些实现思路和代码示例。

【实现思路】

1. 建立三国人物关系的图。可以使用邻接表来表示图。每个顶点为一个人物，每条边表示两个人物之间的关系。边的类型可以使用字符串来表示（如“儿子”、“义弟”、“主公”等）。

2. 统计人物关系数量。可以使用图的深度优先遍历算法，遍历所有顶点和边，统计每个顶点的出边数量。然后按照出边数量从大到小排序，取前10个顶点作为结果。

3. 查找两个人物之间的关系。可以使用图的深度优先遍历算法，从一个人物开始，遍历所有相邻的顶点，直到找到另一个人物。可以记录遍历路径，并输出路径信息。最短路径可以使用广度优先遍历算法来实现。

4. 智能问答。可以使用图的深度优先遍历算法，从一个人物开始，遍历所有相邻的顶点，直到找到目标人物。可以记录遍历路径，并输出路径信息和答案。

【示例代码】

以下是一个简单的示例代码，实现了图的构建、邻接表的输出和深度优先遍历算法。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

class Vertex:
    def __init__(self, name, country):
        self.name = name
        self.country = country
        self.adjacent = {}

    def add_neighbor(self, vertex, relation):
        self.adjacent[vertex] = relation

    def get_connections(self):
        return self.adjacent.keys()

    def get_relation(self, vertex):
        return self.adjacent[vertex]

    def __str__(self):
        return self.name + ' (' + self.country + ')'


class Graph:
    def __init__(self):
        self.vertices = {}

    def add_vertex(self, vertex):
        self.vertices[vertex.name] = vertex

    def get_vertex(self, name):
        return self.vertices.get(name)

    def add_edge(self, v1, v2, relation):
        if v1 not in self.vertices:
            self.add_vertex(Vertex(v1))
        if v2 not in self.vertices:
            self.add_vertex(Vertex(v2))
        self.vertices[v1].add_neighbor(self.vertices[v2], relation)

    def get_vertices(self):
        return self.vertices.keys()

    def __iter__(self):
        return iter(self.vertices.values())


def build_graph():
    # 构建三国人物关系图
    graph = Graph()
    # 添加顶点
    graph.add_vertex(Vertex('刘备', '蜀国'))
    graph.add_vertex(Vertex('张飞', '蜀国'))
    graph.add_vertex(Vertex('关羽', '蜀国'))
    graph.add_vertex(Vertex('赵云', '蜀国'))
    graph.add_vertex(Vertex('曹操', '魏国'))
    graph.add_vertex(Vertex('曹丕', '魏国'))
    graph.add_vertex(Vertex('司马懿', '魏国'))
    graph.add_vertex(Vertex('孙权', '吴国'))
    graph.add_vertex(Vertex('周瑜', '吴国'))
    graph.add_vertex(Vertex('诸葛亮', '蜀国'))
    graph.add_vertex(Vertex('荀彧', '魏国'))
    # 添加边
    graph.add_edge('刘备', '张飞', '义弟')
    graph.add_edge('刘备', '关羽', '义兄')
    graph.add_edge('关羽', '赵云', '将军')
    graph.add_edge('曹操', '曹丕', '儿子')
    graph.add_edge('曹操', '司马懿', '谋士')
    graph.add_edge('孙权', '周瑜', '同盟')
    graph.add_edge('孙权', '诸葛亮', '敌国谋士')
    graph.add_edge('荀彧', '曹操', '谋士')
    graph.add_edge('荀彧', '曹丕', '主公之子')
    return graph


def show_adjacency_list(graph):
    # 输出邻接表
    with open('TRKGraph.txt', 'w') as f:
        for v in graph:
            f.write(str(v) + ' --> ')
            for neighbor in v.get_connections():
                f.write(str(neighbor) + '(' + v.get_relation(neighbor) + ')' + ' ---> ')
            f.write('\n')


def dfs(graph, start, end, path=None):
    # 深度优先遍历，查找两个人物之间的关系
    if path is None:
        path = []
    path = path + [start]
    if start == end:
        return path
    for vertex in graph.get_vertex(start).get_connections():
        if vertex.name not in path:
            newpath = dfs(graph, vertex.name, end, path)
            if newpath:
                return newpath
    return None


if __name__ == '__main__':
    # 构建三国人物关系图
    graph = build_graph()
    # 输出邻接表
    show_adjacency_list(graph)
    # 查找两个人物之间的关系
    print(dfs(graph, '刘备', '赵云'))

CA_LIST = {"魏国":0,"蜀国":1,"吴国":2,"群雄":3} similar_words = { "本人": "本人", "爸爸": "父亲", "妈妈": "母亲"}是什么意思

CA_LIST是一个字典，其中包含了四个元素，分别是"魏国"、"蜀国"、"吴国"和"群雄"。每个元素都对应一个数字，分别是0、1、2和3。

similar_words是一个字典，其中包含了三个键值对。每个键表示一个词语，对应的值表示与该词语相似的另一个词语。例如，"本人"与"本人"相似，"爸爸"与"父亲"相似，"妈妈"与"母亲"相似。