pascal输入两个时间,输出他们的时间差

showmessage(floattostr((strtodatetime('2007-06-23-12:00')-strtodatetime('2007-06-23-11:57'))/(strtodatetime('2007-06-23-12:00')-strtodatetime('2007-06-23-11:59'))));

结果返回299999 做一下简单的四舍五入即可

设计步骤如下：

1、 新建一个工程；

2、 在窗体上放一个TEdit控件和一个TClientSocket（在Internet页下）控件。TEdit用来显示取得的格林尼治时间转化成北京时间后的时间，TClientSocket用来从Internet 时间服务器获取标准的格林尼治时间；

3、 程序代码如下：

procedure TForm1FormCreate(Sender: TObject);

begin

ClientSocket1Host :=tickusnonavymil; // 海军天文台；

ClientSocket1Port :=13;

ClientSocket1Open;

end;

procedure TForm1ClientSocket1Read(Sender: TObject;

Socket: TCustomWinSocket);

var

TempTime: TDateTime;

hh,mm,ss,ms: word;

sTime : string;

begin

sTime := SocketReceiveText; // 取得格林尼治时间；

sTime:=Copy(sTime,12,8); // 取得时间部分；

var

second,min,hour,day,week:longint;

begin

readln(second);

min:=second div 60; second:=second mod 60;

hour:=min div 60; min:=min mod 60;

day:=hour div 24; hour:= hour mod 24;

week:=day div 7; day:=day mod 7;

writeln('week=',week,'day=',day,'hour=',hour);

readln;

end

一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且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。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

一般情况下，算法的基本 *** 作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n））。随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本 *** 作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））。

按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),，k次方阶O(n^k), 指数阶O(2^n) 。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

举几个具体的例子：

1

for i:=1 to 100 do for j:=1 to 100 do s[i,j]:=0;

执行次数100100次，时间复杂度O(1)

2

for i:=1 to n do for j:=1 to 200 do s[i,j]:=0;

执行次数n200次，时间复杂度O(n)

2

for i:=1 to n do for j:=1 to n div 2 do s[i,j]:=0;

执行次数nn/2次，时间复杂度O(n^2)

3

for i:=1 to n do for j:=1 to n-1 do for k:=1 to n-2 do s[i,j,k]:=0;

执行次数n(n-1)(n-2)次，时间复杂度O(n^3)

4

for i:=1 to n do

begin

for j:=1 to n do s[i,j,0]:=0;

for j:=1 to n do for k:=1 to n do s[i,j,k]:=1;

end;

执行次数n(n+nn)次，时间复杂度O(n^3)

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