時間序演算法

『壹』 所有排序演算法的時間復雜度

冒泡排序是這樣實現的：

首先將所有待排序的數字放入工作列表中。

從列表的第一個數字到倒數第二個數字，逐個檢查：若某一位上的數字大於他的下一位，則將它與它的下一位交換。

重復2號步驟，直至再也不能交換。

冒泡排序的平均時間復雜度與插入排序相同，也是平方級的，但也是非常容易實現的演算法。

選擇排序

選擇排序是這樣實現的：

設數組內存放了n個待排數字，數組下標從1開始，到n結束。

i=1

從數組的第i個元素開始到第n個元素，尋找最小的元素。

將上一步找到的最小元素和第i位元素交換。

如果i=n－1演算法結束，否則回到第3步

選擇排序的平均時間復雜度也是O(n^2)的。

『貳』 排序演算法的時間復雜度是什麼

排序演算法的時間復雜度是若文件的初始狀態是正序的，一趟掃描即可完成排序。

比較是相鄰的兩個元素比較，交換也發生在這兩個元素之間。所以，如果兩個元素相等，是不會再交換的；如果兩個相等的元素沒有相鄰，那麼即使通過前面的兩兩交換把兩個相鄰起來，這時候也不會交換，所以相同元素的前後順序並沒有改變，所以冒泡排序是一種穩定排序演算法。

冒泡排序演算法的原理如下：

1、比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換他們兩個。

2、對每一對相鄰元素做同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對。

3、針對所有的元素重復以上的步驟，除了最後一個。

4、持續每次對越來越少的元素重復上面的步驟，直到沒有任何一對數字需要比較。

『叄』 常見的排序演算法以及時間復雜度

在常見的排序演算法中，冒泡排序，選擇排序和直接插入排序都是O（N平方）的。快速排序，歸並排序，2叉排序樹排序。都是O（NLogN）的。小學生排序則是O（N）的。

『肆』 排序演算法的時間復雜度

所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。排序演算法，就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序演算法在很多領域得到相當地重視，尤其是在大量數據的處理方面。

一個優秀的演算法可以節省大量的資源。在各個領域中考慮到數據的各種限制和規范，要得到一個符合實際的優秀演算法，得經過大量的推理和分析。

空間復雜度(Space Complexity)是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。

而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

(4)時間序演算法擴展閱讀：

排序演算法經過了很長時間的演變，產生了很多種不同的方法。對於初學者來說，對它們進行整理便於理解記憶顯得很重要。每種演算法都有它特定的使用場合，很難通用。因此，我們很有必要對所有常見的排序演算法進行歸納。

排序大的分類可以分為兩種：內排序和外排序。在排序過程中，全部記錄存放在內存，則稱為內排序，如果排序過程中需要使用外存，則稱為外排序。下面講的排序都是屬於內排序。

內排序有可以分為以下幾類：

(1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希爾排序。

(2)、選擇排序：直接選擇排序、堆排序。

(3)、交換排序：冒泡排序、快速排序。

(4)、歸並排序

(5)、基數排序

『伍』 時間序列分析法的具體演算法

用隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。由於在多數問題中，隨機數據是依時間先後排成序列的，故稱為時間序列。它包括一般統計分析（如自相關分析、譜分析等），統計模型的建立與推斷，以及關於隨機序列的最優預測、控制和濾波等內容。經典的統計分析都假定數據序列具有獨立性，而時間序列分析則著重研究數據序列的相互依賴關系。後者實際上是對離散指標的隨機過程的統計分析，所以又可看作是隨機過程統計的一個組成部分。例如,用x(t)表示某地區第t個月的降雨量，{x(t)，t=1，2，…}是一時間序列。對t=1，2，…，T，記錄到逐月的降雨量數據x(1)，x(2)，…，x(T)，稱為長度為T的樣本序列。依此即可使用時間序列分析方法，對未來各月的雨量x(T+l)(l=1,2,…)進行預報。時間序列分析在第二次世界大戰前就已應用於經濟預測。二次大戰中和戰後，在軍事科學、空間科學和工業自動化等部門的應用更加廣泛。
就數學方法而言，平穩隨機序列（見平穩過程）的統計分析，在理論上的發展比較成熟，從而構成時間序列分析的基礎。 一個時間序列可看成各種周期擾動的疊加，頻域分析就是確定各周期的振動能量的分配，這種分配稱為「譜」，或「功率譜」。因此頻域分析又稱譜分析。譜分析中的一個重要統計量是 ,稱為序列的周期圖。當序列含有確定性的周期分量時，通過I(ω)的極大值點尋找這些分量的周期，是譜分析的重要內容之一。在按月記錄的降雨量序列中，序列x(t)就可視為含有以12為周期的確定分量，所以序列x(t)可以表示為 ,它的周期圖I(ω)處有明顯的極大值。
當平穩序列的譜分布函數F（λ）具有譜密度ƒ(λ)（即功率譜）時，可用(2π)-1I(λ)去估計ƒ(λ)，它是ƒ(λ)的漸近無偏估計。如欲求ƒ(λ)的相合估計（見點估計），可用I(ω)的適當的平滑值去估計ƒ(λ),常用的方法為譜窗估計即取ƒ(λ)的估計弮(λ)為 ,式中wt(ω)稱為譜窗函數。譜窗估計是實際應用中的重要方法之一。譜分布F(λ)本身的一種相合估計可由I(ω)的積分直接獲得，即 。研究以上各種估計量的統計性質，改進估計方法，是譜分析的重要內容。 如果時間序列x(t)可表示為確定性分量φ(t)與隨機性分量ω(t)之和，根據樣本值x(1)，x(2)，…,x(T)來估計φ(t)及分析ω(t)的統計規律，屬於時間序列分析中的回歸分析問題。它與經典回歸分析不同的地方是，ω(t)一般不是獨立同分布的，因而在此必須涉及較多的隨機過程知識。當φ(t)為有限個已知函數的未知線性組合時，即 ，式中ω(t)是均值為零的平穩序列,α1,α2,…,αs是未知參數,φ1(t),φ2(t),…,φs(t)是已知的函數,上式稱為線性回歸模型，它的統計分析已被研究得比較深入。前面敘述的降雨量一例，便可用此類模型描述。回歸分析的內容包括:當ω(t)的統計規律已知時，對參數α1,α2,…,αs進行估計,預測x(T+l)之值；當ω(t)的統計規律未知時，既要估計上述參數，又要對ω(t)進行統計分析，如譜分析、模型分析等。在這些內容中,一個重要的課題是:在相當廣泛的情況下，證明 α1,α2,…,αs的最小二乘估計，與其線性最小方差無偏估計一樣，具有相合性和漸近正態分布性質。最小二乘估計姙j(1≤j≤s)不涉及ω(t)的統計相關結構，是由數據x(1)，x(2)，…，x(T)直接算出，由此還可得(t)進行時間序列分析中的各種統計分析，以代替對ω(t)的分析。在理論上也已證明，在適當的條件下，這樣的替代具有滿意的漸近性質。由於ω(t)的真值不能直接量測，這些理論結果顯然有重要的實際意義。這方面的研究仍在不斷發展。
時間序列分析中的最優預測、控制與濾波等方面的內容見平穩過程條。多維時間序列分析的研究有所進展，並應用到工業生產自動化及經濟分析中。此外非線性模型統計分析及非參數統計分析等方面也逐漸引起人們的注意。

『陸』 排序演算法的時間復雜度的排序

從時間復雜度而言，O(1)肯定最好，O(n*n)最差，
O(1) < O(log2n) < O(n) < O(nlog2n) < O(n*n)

『柒』 排序演算法時間

計算一個演算法所消耗的時間是沒有意義的，因為一個演算法所用的時間不僅僅取決於演算法本身，還與實現演算法所使用的編程語言，輸入的數據，執行演算法的的硬體環境等等密切相關。
所以，一般地，我們用演算法的時間復雜度（有時還要考慮空間復雜度）來衡量一個演算法的好壞。計算時間復雜度是建立在執行演算法中任何一個指令所消耗的時間相同的假設之上的，所以只是對演算法性能的一個參考。
下面我給出常見的幾種排序演算法的時間復雜度：
排序法 時間復雜度
冒泡排序 O(n^2)
快速排序 O(n*log2n)
選擇排序 O(n^2)
二叉樹排序 O(n*log2n)
插入排序 O(n^2)
堆排序 O(n*log2n)

『捌』 以下哪個是常見的時間序列演算法模型

http://blog.csdn.net/ztf312/article/details/50890267

『玖』 排序演算法的時間復雜度是多少

排序演算法的時間復雜度是T(n)。

演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n),使得當n趨近於無窮大時，T（n)/f (n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。

性質：

一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。

在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為一個常數，則時間復雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n2)。

『拾』 排序演算法的時間復雜度計算

你這個問題是自己想出來的吧？
第一，你指的時間復雜度是大O表示法的復雜度，也就是一個上界，但不是上確界，所以就算你以一種方式中斷排序過程，時間復雜度還是O(N*logN)，假設排序過程還能執行的話。
第二，達到O(N*logN)的排序演算法，以快速排序為例，快速排序不知道你看過沒有，它不像選擇排序或者冒泡排序那樣，每一趟可以確定一直最大或者最小值，對於快速排序，每一趟排序後如果你刪掉最後一個元素將導致整個演算法失效。如果你要用這種刪除元素方法的話，只能採用冒泡排序或者選擇排序，時間復雜度是O(N^2)
所以，我猜想你是不是想做類似於在N個元素中尋找前K個最大者之類的事情（K=N-L）
如果是這樣的話，有復雜度是O(N*logK)的演算法，利用快速排序中的partition操作
經過partition後，pivot左邊的序列sa都大於pivot右邊的序列sb；
如果|sa|==K或者|sa|==K-1，則數組的前K個元素就是最大的前K個元素，演算法終止;
如果|sa|<K-1，則從sb中尋找前K-|sa|-1大的元素;
如果|sa|>K，則從sa中尋找前K大的元素。
一次partition(arr,begin,end)操作的復雜度為end-begin，也就是O(N)，最壞情況下一次partition操作只找到第1大的那個元素，則需要進行K次partition操作，總的復雜度為O(N*K)。平均情況下每次partition都把序列均分兩半，需要logK次partition操作，總的復雜度為O(N*logK)。
由於K的上界是N，所以以N表示的總復雜度還是O(N*logN)