时的算法

㈠ 时间的算法

简单的说就是
秒
分
为
60进制
小时为24进制
类似于我们经常用的10进制..
逢10进一
秒分为逢60进一...
所以可以很简单算出
5:55
中55加5=60进1
为6:00
6:15
15+前面5=20分钟..
就这样..
看成纯数学问题就简单了...希望楼主能够明白.
其实就是简单时间
没有必要复杂化了

㈡ 关于历史时间算法的!

简而言公元前后划分就是耶稣出生是前后。但没有公元0年，只有一年世纪，通常是指连续的一百年。当用来计算日子时，世纪通常从可以被100整除的年代或此后一年开始，例如2000年或2001年。这种奇数的纪年法来自于耶稣纪元后，其中的1年通常表示“吾主之年”（year of our lord），因此第一世纪从公元1年到公元100年，而20世纪则从公元1901年到公元2000年，因此2001年是21世纪的第一年。不过，有人将公元1世纪定为99年，而以后的世纪则为100年，如果按照这种定义的话，2000年则为21世纪的第一年。

㈢ 时工资的算法包括( ) A、 每月按30天计算 B、 每月按20天计

傻吧，我a每月3072，每天20，平均每月按四天计算，它有三种不同的计算方法，看你自己

㈣ 请问唐初时的时间算法。

十二时辰制。西周时就已使用。之后一些朝代会有个别特殊的分配或者叫法，但是总体
子时、丑时、寅时、卯时... ...都可以使用的。
比如：汉代命名为夜半、鸡鸣、平旦、日出、食时、隅中、日中、日昳、晡时、日入、黄昏、人定。
宋以后把十二时辰中每个时辰平分为初、正两部分，这样，子初、子正、丑初、丑正......依次下去，恰为二十四时辰，同现在一天二十四小时时间一致。

㈤ 地方时算法

不知道你是要非常精确的还是一般的就行。我想如果你不是从事特殊类职业的如（航海，天文测绘之类）应该是不用非常精确的算法，如果你是从事特殊职业的话请补充问题，我在给予回答！
一般的算法如下：地方中心区时（ZT）=世界时（GMT）—时区区号（ZD）
注：东时区时区区号是负的，西时区时区区号是正的。
全球分为二十四个时区，在航海上分为二十五个时区，还有个零时区，也就是我们所说的格林威治时区。其实都一样，这里不做详细解释。每个时区的时间都是以零时区的时间为基准的，东减西加（需要注意的是这里的东减西加不是单纯的加减时间而是相对于拨钟而言的，每往东一个时区就拨快一个小时，也就说要减掉一个小时，少过一个小时）。
举个例子吧！比如说现在北京是早上十点，中国的时区代号是东八区，那么世界时也就是格林威治时间就是两点。也就是说现在英国是早上凌晨两点，当然，这还牵扯到夏令时，国外很多国家会有夏令时的说法，在夏天会拨快一小时，如果你夏天从北京飞伦敦，路上会拨慢七个小时。

不知道我这么解释你能不能听懂，如果听不懂得话，可以补充问题，或者直接出题目，我给你解答！

㈥ 算法的时间复杂度

分情况:
n=2^k;
i从1到n,则需要计算k+1次也就是log(n)+1.
n不等于2的某次方则恰好少计算一次..
计算次数为log(n).
平均复杂度O(log(n))

㈦ 算法的时间复杂度是指什么

就是对算法执行时所花时间的度量。一般为问题规模的函数。

计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度。

相关内容解释：

函数在数学上的定义：给定一个非空的数集A,对A施加对应法则f,记作f（A）,得到另一数集B,也就是B=f（A）。那么这个关系式就叫函数关系式,简称函数。

简单来讲，对于两个变量x和y，如果每给定x的一个值，y都有唯一一个确定的值与其对应，那么我们就说y是x的函数。其中，x叫做自变量，y叫做因变量。

㈧ 算法的时间复杂度如何计算

求解算法的时间复杂度的具体步骤是：
⑴ 找出算法中的基本语句；
算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。
⑵ 计算基本语句的执行次数的数量级；
只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：增长率。
⑶ 用大Ο记号表示算法的时间性能。
将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。
如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是最内层的循环体，如果算法中包含并列的循环，则将并列循环的时间复杂度相加。例如：
for (i=1; i<=n; i++)
x++;
for (i=1; i<=n; i++)
for (j=1; j<=n; j++)
x++;
第一个for循环的时间复杂度为Ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2)，则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n2)=Ο(n2)。
常见的算法时间复杂度由小到大依次为：
Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)
Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2n)和Ο(n!)称为指数时间。计算机科学家普遍认为前者是有效算法，把这类问题称为P类问题，而把后者称为NP问题。
这只能基本的计算时间复杂度，具体的运行还会与硬件有关。
参考博客地址：http://blog.csdn.net/xingqisan/article/details/3206303

㈨ 算法的时间复杂性

1 就是for(int i=1;i<=n;i++)，n+1中的1是判断跳出。这就有点抠细节了说老实话。
2 学过时间复杂度没有？不想解释。

㈩ 地理区时的算法

七：区时的计算
第一步：求时区差，关于时区差，若两地同在同东时区或同西时区，则求时区差用减法，若两地位于东西十二时区两侧，则求时区差用加法
第二步：求区时，所求地的区时=已知地的区时+时区差*1小时，若所求地在已知地之东则用“加”，反之，所求地在已知地之西，则用“减”，若求出的时间大于24小时，则减24，日期加1天，若时间为负值，则加24小时，日期减去1天