时间序算法

‘壹’ 所有排序算法的时间复杂度

冒泡排序是这样实现的：

首先将所有待排序的数字放入工作列表中。

从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。

重复2号步骤，直至再也不能交换。

冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。

选择排序

选择排序是这样实现的：

设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。

i=1

从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。

将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。

如果i=n－1算法结束，否则回到第3步

选择排序的平均时间复杂度也是O(n^2)的。

‘贰’ 排序算法的时间复杂度是什么

排序算法的时间复杂度是若文件的初始状态是正序的，一趟扫描即可完成排序。

比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，是不会再交换的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。

冒泡排序算法的原理如下：

1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

2、对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。

3、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

4、持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

‘叁’ 常见的排序算法以及时间复杂度

在常见的排序算法中，冒泡排序，选择排序和直接插入排序都是O（N平方）的。快速排序，归并排序，2叉排序树排序。都是O（NLogN）的。小学生排序则是O（N）的。

‘肆’ 排序算法的时间复杂度

所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。

一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优秀算法，得经过大量的推理和分析。

空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。

而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

(4)时间序算法扩展阅读：

排序算法经过了很长时间的演变，产生了很多种不同的方法。对于初学者来说，对它们进行整理便于理解记忆显得很重要。每种算法都有它特定的使用场合，很难通用。因此，我们很有必要对所有常见的排序算法进行归纳。

排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。

内排序有可以分为以下几类：

(1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。

(2)、选择排序：直接选择排序、堆排序。

(3)、交换排序：冒泡排序、快速排序。

(4)、归并排序

(5)、基数排序

‘伍’ 时间序列分析法的具体算法

用随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。由于在多数问题中，随机数据是依时间先后排成序列的，故称为时间序列。它包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如,用x(t)表示某地区第t个月的降雨量，{x(t)，t=1，2，…}是一时间序列。对t=1，2，…，T，记录到逐月的降雨量数据x(1)，x(2)，…，x(T)，称为长度为T的样本序列。依此即可使用时间序列分析方法，对未来各月的雨量x(T+l)(l=1,2,…)进行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就已应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学和工业自动化等部门的应用更加广泛。
就数学方法而言，平稳随机序列（见平稳过程）的统计分析，在理论上的发展比较成熟，从而构成时间序列分析的基础。 一个时间序列可看成各种周期扰动的叠加，频域分析就是确定各周期的振动能量的分配，这种分配称为“谱”，或“功率谱”。因此频域分析又称谱分析。谱分析中的一个重要统计量是 ,称为序列的周期图。当序列含有确定性的周期分量时，通过I(ω)的极大值点寻找这些分量的周期，是谱分析的重要内容之一。在按月记录的降雨量序列中，序列x(t)就可视为含有以12为周期的确定分量，所以序列x(t)可以表示为 ,它的周期图I(ω)处有明显的极大值。
当平稳序列的谱分布函数F（λ）具有谱密度ƒ(λ)（即功率谱）时，可用(2π)-1I(λ)去估计ƒ(λ)，它是ƒ(λ)的渐近无偏估计。如欲求ƒ(λ)的相合估计（见点估计），可用I(ω)的适当的平滑值去估计ƒ(λ),常用的方法为谱窗估计即取ƒ(λ)的估计弮(λ)为 ,式中wt(ω)称为谱窗函数。谱窗估计是实际应用中的重要方法之一。谱分布F(λ)本身的一种相合估计可由I(ω)的积分直接获得，即 。研究以上各种估计量的统计性质，改进估计方法，是谱分析的重要内容。 如果时间序列x(t)可表示为确定性分量φ(t)与随机性分量ω(t)之和，根据样本值x(1)，x(2)，…,x(T)来估计φ(t)及分析ω(t)的统计规律，属于时间序列分析中的回归分析问题。它与经典回归分析不同的地方是，ω(t)一般不是独立同分布的，因而在此必须涉及较多的随机过程知识。当φ(t)为有限个已知函数的未知线性组合时，即 ，式中ω(t)是均值为零的平稳序列,α1,α2,…,αs是未知参数,φ1(t),φ2(t),…,φs(t)是已知的函数,上式称为线性回归模型，它的统计分析已被研究得比较深入。前面叙述的降雨量一例，便可用此类模型描述。回归分析的内容包括:当ω(t)的统计规律已知时，对参数α1,α2,…,αs进行估计,预测x(T+l)之值；当ω(t)的统计规律未知时，既要估计上述参数，又要对ω(t)进行统计分析，如谱分析、模型分析等。在这些内容中,一个重要的课题是:在相当广泛的情况下，证明 α1,α2,…,αs的最小二乘估计，与其线性最小方差无偏估计一样，具有相合性和渐近正态分布性质。最小二乘估计姙j(1≤j≤s)不涉及ω(t)的统计相关结构，是由数据x(1)，x(2)，…，x(T)直接算出，由此还可得(t)进行时间序列分析中的各种统计分析，以代替对ω(t)的分析。在理论上也已证明，在适当的条件下，这样的替代具有满意的渐近性质。由于ω(t)的真值不能直接量测，这些理论结果显然有重要的实际意义。这方面的研究仍在不断发展。
时间序列分析中的最优预测、控制与滤波等方面的内容见平稳过程条。多维时间序列分析的研究有所进展，并应用到工业生产自动化及经济分析中。此外非线性模型统计分析及非参数统计分析等方面也逐渐引起人们的注意。

‘陆’ 排序算法的时间复杂度的排序

从时间复杂度而言，O(1)肯定最好，O(n*n)最差，
O(1) < O(log2n) < O(n) < O(nlog2n) < O(n*n)

‘柒’ 排序算法时间

计算一个算法所消耗的时间是没有意义的，因为一个算法所用的时间不仅仅取决于算法本身，还与实现算法所使用的编程语言，输入的数据，执行算法的的硬件环境等等密切相关。
所以，一般地，我们用算法的时间复杂度（有时还要考虑空间复杂度）来衡量一个算法的好坏。计算时间复杂度是建立在执行算法中任何一个指令所消耗的时间相同的假设之上的，所以只是对算法性能的一个参考。
下面我给出常见的几种排序算法的时间复杂度：
排序法 时间复杂度
冒泡排序 O(n^2)
快速排序 O(n*log2n)
选择排序 O(n^2)
二叉树排序 O(n*log2n)
插入排序 O(n^2)
堆排序 O(n*log2n)

‘捌’ 以下哪个是常见的时间序列算法模型

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

‘玖’ 排序算法的时间复杂度是多少

排序算法的时间复杂度是T(n)。

算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f (n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

性质：

一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。

在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。

‘拾’ 排序算法的时间复杂度计算

你这个问题是自己想出来的吧？
第一，你指的时间复杂度是大O表示法的复杂度，也就是一个上界，但不是上确界，所以就算你以一种方式中断排序过程，时间复杂度还是O(N*logN)，假设排序过程还能执行的话。
第二，达到O(N*logN)的排序算法，以快速排序为例，快速排序不知道你看过没有，它不像选择排序或者冒泡排序那样，每一趟可以确定一直最大或者最小值，对于快速排序，每一趟排序后如果你删掉最后一个元素将导致整个算法失效。如果你要用这种删除元素方法的话，只能采用冒泡排序或者选择排序，时间复杂度是O(N^2)
所以，我猜想你是不是想做类似于在N个元素中寻找前K个最大者之类的事情（K=N-L）
如果是这样的话，有复杂度是O(N*logK)的算法，利用快速排序中的partition操作
经过partition后，pivot左边的序列sa都大于pivot右边的序列sb；
如果|sa|==K或者|sa|==K-1，则数组的前K个元素就是最大的前K个元素，算法终止;
如果|sa|<K-1，则从sb中寻找前K-|sa|-1大的元素;
如果|sa|>K，则从sa中寻找前K大的元素。
一次partition(arr,begin,end)操作的复杂度为end-begin，也就是O(N)，最坏情况下一次partition操作只找到第1大的那个元素，则需要进行K次partition操作，总的复杂度为O(N*K)。平均情况下每次partition都把序列均分两半，需要logK次partition操作，总的复杂度为O(N*logK)。
由于K的上界是N，所以以N表示的总复杂度还是O(N*logN)