以空间换时间，空间可以改时间吗

本文目录一览

1，空间可以改时间吗
2，手机空间怎么改时间
3，时间和空间怎么转换
4，QQ空间的时间可以改吗
5，时间换空间
6，在股市里什么叫做以时间换空间啊
7，01背包问题

1，空间可以改时间吗

改不了的

不可以哦

空间可以改时间吗

2，手机空间怎么改时间

手机空间里的时间没法改,那是根据你手机QQ版本,以及网络是否通畅决定

手机空间怎么改时间

3，时间和空间怎么转换

在任何环境中，“时间”与“空间”并不仅是所耗时间、所谓地点，因此，用“时间换空间”也可称为：用耗费掉的应用时间，所达到的结果。

时间和空间怎么转换

4，QQ空间的时间可以改吗

提前一些是不可以的，另外回答你第二个问题，QQ空间的时间是根据腾讯的服务器来确定的，所及就算你电脑时间不准，他也是按腾讯的时间走的。

5，时间换空间

我第一次听说“以时间换空间”这句话时在炒股的时候，往往被套牢的一方会用到这句话，以期待有朝一日手头股票可以解套。在生活中的话，我觉得尤其在国企工作时，会用到这句话，因为国企里的职业升迁往往与个人的工作年限有很大关系，工作经验越丰富，为企业服务时间越长，升迁的可能性就越高，或许这是“时间换空间”另一种解释吧。

6，在股市里什么叫做以时间换空间啊

“以时间换空间” ——就是说需要等待了。一种情况：一支股票在一轮行情中，常常会有洗盘换手的过程，借以洗去浮筹，清理获利盘。可以想象一下，假如主力只是拉升持仓的股票，那就是给其它的持有者抬轿子，股价到了某个高度，这些获利浮筹会出局，给主力的拉升或出货带来困难。经过一段时间的洗盘换手之后，新进者持有的筹码都是没有获利的，它们会起到帮助主力锁仓的作用，拉升起来就会相对省力（省钱），直到下一次洗盘。另一种情况：股市进入了调整期，直至筑底完成，将是一个漫长的过程，在这个过程中，对于一支潜质很好的股票来讲就是吸纳它的良机，主力吸筹的时间越长，控盘程度越高，将来拉升的幅度就越可观，这就是“以时间换空间”。 “以空间换时间” ——在短时间内出现大的涨跌幅。利好即将兑现，股价可涨的时间不多了，这种时候往往也是股价拉升最疯狂的时候，就是以空间换时间；还有一种相反的情况：在股市熊市没尾，利好来临前夜，市场往往会加速下跌，借以制造更低的买进价格。

7，01背包问题

01背包解析和程序　　[问题描述] 　　在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W·2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。　　注意：在本题中，所有的体积值均为整数。　　[算法分析]：　　对于背包问题，通常的处理方法是搜索。　　用递归来完成搜索，算法设计如下：　　function Make( i {处理到第i件物品} , j{剩余的空间为j}:integer) :integer; 　　初始时i=m , j=背包总容量　　begin 　　if i:=0 then 　　Make:=0; 　　if j>=wi then (背包剩余空间可以放下物品 i ) 　　r1:=Make(i-1,j-wi)+v; (第i件物品放入所能得到的价值 ) 　　r2:=Make(i-1,j)　(第i件物品不放所能得到的价值 ) 　　Make:=max{r1,r2} 　　end; 　　这个算法的时间复杂度是O(2^n)，我们可以做一些简单的优化。　　由于本题中的所有物品的体积均为整数，经过几次的选择后背包的剩余空间可能会相等，在搜索中会重复计算这些结点，所以，如果我们把搜索过程中计算过的结点的值记录下来，以保证不重复计算的话，速度就会提高很多。这是简单?quot;以空间换时间"。　　我们发现，由于这些计算过程中会出现重叠的结点，符合动态规划中子问题重叠的性质。　　同时，可以看出如果通过第N次选择得到的是一个最优解的话，那么第N-1次选择的结果一定也是一个最优解。这符合动态规划中最优子问题的性质。　　考虑用动态规划的方法来解决，这里的：　　阶段是：在前N件物品中，选取若干件物品放入背包中；　　状态是：在前N件物品中，选取若干件物品放入所剩空间为W的背包中的所能获得的最大价值；　　决策是：第N件物品放或者不放；　　由此可以写出动态转移方程：　　我们用f[i,j]表示在前 i 件物品中选择若干件放在所剩空间为 j 的背包里所能获得的最大价值　　f[i,j]=max{f[i-1,j-Wi]+Pi (j>=Wi), f[i-1,j]} 　　这样，我们可以自底向上地得出在前M件物品中取出若干件放进背包能获得的最大价值，也就是f[m,w] 　　算法设计如下：　　procedure Make; 　　begin 　　for i:=0 to w do 　　f[0,i]:=0; 　　for i:=1 to m do 　　for j:=0 to w do begin 　　f[i,j]:=f[i-1,j]; 　　if (j>=w) and (f[i-1,j-w]+v>f[i,j]) then 　　f[i,j]:=f[i-1,j-w]+v; 　　end; 　　writeln(f[m,wt]); 　　end; 　　由于是用了一个二重循环，这个算法的时间复杂度是O（n*w)。而用搜索的时候，当出现最坏的情况，也就是所有的结点都没有重叠，那么它的时间复杂度是O（2^n)。看上去前者要快很多。但是，可以发现在搜索中计算过的结点在动态规划中也全都要计算，而且这里算得更多（有一些在最后没有派上用场的结点我们也必须计算），在这一点上好像是矛盾的。　　事实上，由于我们定下的前提是：所有的结点都没有重叠。也就是说，任意N件物品的重量相加都不能相等，而所有物品的重量又都是整数，那末这个时候W的最小值是：1+2+2^2+2^3+……+2^n-1=2^n -1 　　此时n*w>2^n，动态规划比搜索还要慢~~|||||||所以，其实背包的总容量W和重叠的结点的个数是有关的。　　考虑能不能不计算那些多余的结点…… 　　题目　　有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c，价值是w。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。