㈠ vb中关于时间的算法以及其他细节
如果你用的是VB.Net。应该有Dateserial 和Datediff函数，这个就是问题1
Dim TargetDate As Date Dim InputYear As Integer = 2014 Dim InputMonth As Integer = 1 Dim InputDay As Integer = 1
TargetDate = DateSerial(InputYear, InputMonth, InputDay) Dim DayGap As Integer DayGap = DateDiff(DateInterval.Day, TargetDate, Now) Debug.Print(DayGap)
问题2 直接赋值就行
Dim a As Integer a = 5 Mod 2 Debug.Print(a)
㈡ 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
㈢ 时间窗口算法
时间窗口这个概念可能很多人不知道，运用这项技术能精准预判出市场顶部和底部，时间窗口的算法及运用规则，今天就在这里将这门技术的心得与大家分享，供大家参考。
在进行趋势研判的时候，股价波动的周期也是必须要考虑的。因为从历史走势看，周期分析对于投资者判断顶底的所在具有很好的指示作用。在进行周期研判时，神秘数字必不可少，历史上大量走势已经充分证明了它的有效性。
如果股价的波动达到了某个重要的神秘数字周期，投资者一定要留意这一天指数或股价的变化，在很多时候，反转往往会在这一天形成。当指数运行到了34日这一天的时候，周期提示指数的反弹已经到了头部，投资者如果按照周期的提示进行操作的话，便可以卖在反弹的最高位了。而到了55日这一天，指数出现了一根反弹大阳线，结合周期与股价前期下跌走势综合分析，投资者便可以把握住这跟大阳线带来的盈利机会了。
庄家的操作时不是盲目的，周期的预算是相当重要的，必须要在适当的时间内发动行情以及进行相应的操作。正是因为这样，才使得周期判断如此重要。但是，投资者在使用周期分析的时候不能简单单一使用，必须要结合盘面进行综合研判，只有这样做，得到的结论才会更贴切市场的真实波动。时间之窗是周期的一种应用方法，周期的使用，不同的学说和不同的技术分析工具都有不同的使用方法，波浪理论中应用的周期是以菲波纳奇数列为基础的，而江恩理论里面，周期的划分和应用又有他独特的界定。我们常说的时间之窗实际是波浪理论里面常用的菲波纳奇数列，菲波纳奇数列是一个最简单的数字123为基本数列的，把这个简单的数列的后两位数字不断相加， 1+2=3 2+3=5 3+5=8 5+8=13 8+13=21 13+21=34 21+34=55 34+55=89 55+89=144就可以得出菲波纳奇数列3、5、8、13、21、34、55、89、144……以至无穷。
那这个数列有什么用处呢？我们在分析价格走势时，都希望能提早发现走势的拐点，也就是顶底，而实战中，一些重要的顶对顶的时间、底对底的时间、顶对底的时间，底对顶的时间大都出现在这个数例的数字上，比如我们常看到一个价格走势的顶对应前面的一个高点经常是34天55天，或者13周21周等等，或者一个趋势从最低点启动，在13周、21周、34周或者55周的地方趋势结束。所以在一个趋势的运行过程中，我们就会密切注意那些可能出现拐点的时间，一般就把那些容易出现拐点的地方称作时间之窗，时间之窗基本上就成了菲波纳奇数列的代名词。
时间之窗的基本理论不难理解，但它的实战应用却有一定的技巧。
首先，时间之窗的周期分析是从属于波浪理论里面的一种方法，波浪理论中的三要素形态、比例、周期其周期的分析要结合波浪形态来看，当价格走势走到一个时间之窗附近，我们必须首先观察走势形态是否有顶底形态，如果波浪形态上有顶底的可能，那如果再有时间周期配合那出现顶底的概率就非常之大，但如果形态上没有明显的顶底形态特征，光有个时间之窗出现，不能完全作为判断顶底的标准，因为波浪理论中形态、比例、周期的重要性是依次递减的。
第二，时间之窗的周期原理并没有硬性规定适用在那个时间等级的趋势里面，那就是说，大到月线，小到5分钟图，我们都可以应用菲波纳奇数例来寻找顶底，那我们到底以哪个为准呢，一般来讲，大小周期要配合使用，因为大周期中会套小周期，它们其实并不矛盾，比如21天的周期，那正好是三周的周期，只不过是第三周的最后一天上就是第21天上出现顶底的可能就更大一些罢了。所以在应用上，我们应该是先研究大的形态和大的时间周期，然后再用小周期找到价格趋势可能出现反转的具体时间。
比如，本月是距离前一个高点的13个月，现在价格在上涨，那这个月可能会出现一个顶部，如果价格在下跌，那出现底部的可能就比较大，比如我们从大形态和大周期上看到本月月线可能要出现一个顶部，那具体是那一周呢那我们就要用周线推算，可以从上个高点推算下来，如果推到某一周是55周那，这周出现高点的可能性就较大，或者从13个月之前那个高点后面出现的一个最低点推算，看到这个月的哪一周是个重要的时间周期，找到具体那周是两个大周期的交汇点，同时再从日线上找，看这周中的那一天与前面的短期内的走势的高低点是个对应的周期点，这样就可以基本判断出来在那一天可能出现转折点。
第三，使用时间之窗，要注意不要提前，最好滞后，比如这周是个重要的时间之窗，而且价格形态上有可能出现拐点，但如果我们周一就入场去找顶或者找底，那如果顶底出现这个周的周五，那你想想，五天的时间，价格变化会有多么大的变化，我们无法承受价格上的那么大误差，今年6月初英镑对日元的那个高点，我们本来推算出来它是对应前面最高价的21周的时间，但我们在周初就做了空单，结果被它反复折腾几天，而且我在周五的策略里面还写到了，再熬过今天英日的空单就没事了，可恰恰是在周五晚上英日在消息刺激下瞬间打出205以上的高点，而且打掉我们止损就快速回落，结果那波行情我们错过了一大段。
所以，用时间周期推算某个地方可能出现顶底，那最好等待走势出现恐慌盘后就可以基本确认顶底出现了，但如果没有出现恐慌盘，那就要小心，因为任何一次比较大的顶底都不会很温柔的出现的，在没有出现恐慌盘之前提前做单，极有可能在恐慌盘出现时，被扫掉止损。如果一个重要的时间之窗上出现顶底后再进场操作，那就不会再出现扫掉止损回头的问题，同时还可以以已经出现的顶底做止损点，相对操作难度就降低了。
第四，菲波纳奇数例也可以帮助我们判断一个局部调整形态结束的时间（因为大型调整本身就可以形成趋势了），比如局部价格走势出现调整，那它到底要调整多长时间呢，在研判调整形态的同时，我们可以用分时图的时间周期去数，如21个小时，34个四小时等等，如果一个调整形态的落点正好出现在分时图的一个小的时间之窗上，我们也可以把这个形态和时间的汇合点作为入市点。另外，有时候价格的调整是以盘整来完成的，那盘整的形态要持续多长时间才能突破呢？这也可以用小的时间之窗来推算，比如日线级别的小型盘整带经常是盘整5天、8天或13天.
㈣ 关于在线时间是什么个算法
在线时间是周期计算的，这个周期就看论坛后台的设置了…… 番茄的话好像是小时周期吧，那么只有在线60分以上才会被计入在线时间，59分钟退出了则相当于没在线…… 以前番茄是这样的，自从邀请码注册后再也没去了，不过估计不会有太大变化……
㈤ 中国人自己的时间算法
甲子
十天干与十二地支按顺序两两相配，从甲子到癸亥，共六十个组合，称六十甲子。
怎样把公元纪年换算为甲子年？
商朝历法使用“天干地支”的60循环纪日法。天干是“甲、乙、丙、丁戊、己、庚、辛、壬、癸”，地支是“子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥”。从天干的第一个字“甲”和地支的第一个字“子”，开始依序各取一字组合，配成甲子、乙丑、丙寅、.......，直到癸亥，共取60次。之后又从甲子开始新的循环。以下是殷商人以天干地支纪日所用的甲子表(或称作六旬表)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
X 甲 乙 丙 丁 戊 己 庚 辛 壬 癸
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0
Y 子 丑 寅 卯 辰 巳 午 未 申 酉 戌 亥
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 甲子 乙丑 丙寅 丁卯 戊辰 己巳 庚午 辛未 壬申 癸酉
1 甲戌 乙亥 丙子 丁丑 戊寅 己卯 庚辰 辛巳 壬午 癸未
2 甲申 乙酉 丙戌 丁亥 戊子 己丑 庚寅 辛卯 壬辰 癸巳
3 甲午 乙未 丙申 丁酉 戊戌 己亥 庚子 辛丑 壬寅 癸卯
4 甲辰 乙巳 丙午 丁未 戊申 己酉 庚戌 辛亥 壬子 癸丑
5 甲寅 乙卯 丙辰 丁巳 戊午 己未 庚申 辛酉 壬戌 癸亥
东汉建武三十年(公元54年)，只按60干支的次序记年，这就是干支纪年法。每一循环必须从“甲子”开始，满60年称做“一甲子”或“一花甲子”。我们如何将公元年份换算作干支呢？因为干支纪年从东汉建武三十年(公元54年)开始。公元3年是癸亥，这是60甲子的最后一年，所以次年是甲子年，是一个新的循环开始。因此，计算 (公元年份-3)÷60 ，得余数 R。再求 R÷10的余数是X，R÷12的余数是Y。并根据下表，就可以很简单的换算公元年份成干支。
㈥ 算法题目：1687: 小明系列之初中时光
这题应该是一道动态规划题。不过对于题目意思想问一下，这句：
小明每干掉一个AI就能选择继续用当前队伍或是与已经打赢的AI交换队伍
是能与之前赢得任意一个交换呢，还是只能和当前赢的这个交换？
㈦ 什么是线性时间算法
计算公式：K（N）=AO（N）+B
线性时间
在计算复杂性理论，一个被称为线性时间或 Ο（n）时间的算法，表示此算法解题所需时间正比于输入资料的大小，通常以n表示。换句话说，执行时间与输入资料大小为线性比例。例如将一列数字加总的所需时间，正比于串行的长度。