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<p>表: <code>Activity</code></p>
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<pre>
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+----------------+---------+
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| Column Name | Type |
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+----------------+---------+
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| machine_id | int |
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| process_id | int |
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| activity_type | enum |
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| timestamp | float |
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+----------------+---------+
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该表展示了一家工厂网站的用户活动。
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(machine_id, process_id, activity_type) 是当前表的主键（具有唯一值的列的组合）。
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machine_id 是一台机器的ID号。
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process_id 是运行在各机器上的进程ID号。
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activity_type 是枚举类型 ('start', 'end')。
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timestamp 是浮点类型,代表当前时间(以秒为单位)。
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'start' 代表该进程在这台机器上的开始运行时间戳 , 'end' 代表该进程在这台机器上的终止运行时间戳。
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同一台机器，同一个进程都有一对开始时间戳和结束时间戳，而且开始时间戳永远在结束时间戳前面。</pre>
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<p> </p>
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<p>现在有一个工厂网站由几台机器运行，每台机器上运行着 <strong>相同数量的进程</strong> 。编写解决方案，计算每台机器各自完成一个进程任务的平均耗时。</p>
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<p>完成一个进程任务的时间指进程的<code>'end' 时间戳</code> 减去 <code>'start' 时间戳</code>。平均耗时通过计算每台机器上所有进程任务的总耗费时间除以机器上的总进程数量获得。</p>
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<p>结果表必须包含<code>machine_id（机器ID）</code> 和对应的 <strong>average time（平均耗时）</strong> 别名 <code>processing_time</code>，且<strong>四舍五入保留3位小数。</strong></p>
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<p>以 <strong>任意顺序</strong> 返回表。</p>
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<p>具体参考例子如下。</p>
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<p> </p>
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<p><strong>示例 1:</strong></p>
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<pre>
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<strong>输入：</strong>
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Activity table:
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+------------+------------+---------------+-----------+
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| machine_id | process_id | activity_type | timestamp |
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+------------+------------+---------------+-----------+
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| 0 | 0 | start | 0.712 |
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| 0 | 0 | end | 1.520 |
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| 0 | 1 | start | 3.140 |
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| 0 | 1 | end | 4.120 |
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| 1 | 0 | start | 0.550 |
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| 1 | 0 | end | 1.550 |
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| 1 | 1 | start | 0.430 |
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| 1 | 1 | end | 1.420 |
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| 2 | 0 | start | 4.100 |
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| 2 | 0 | end | 4.512 |
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| 2 | 1 | start | 2.500 |
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| 2 | 1 | end | 5.000 |
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+------------+------------+---------------+-----------+
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<strong>输出：</strong>
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+------------+-----------------+
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| machine_id | processing_time |
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+------------+-----------------+
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| 0 | 0.894 |
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| 1 | 0.995 |
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| 2 | 1.456 |
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+------------+-----------------+
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<strong>解释：</strong>
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一共有3台机器,每台机器运行着两个进程.
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机器 0 的平均耗时: ((1.520 - 0.712) + (4.120 - 3.140)) / 2 = 0.894
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机器 1 的平均耗时: ((1.550 - 0.550) + (1.420 - 0.430)) / 2 = 0.995
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机器 2 的平均耗时: ((4.512 - 4.100) + (5.000 - 2.500)) / 2 = 1.456</pre>
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