DateDiff 函数

 

DateDiff(interval, date1, date2 [,firstdayofweek[, firstweekofyear]])

DateDiff 函数的语法有以下参数:

参数

interval

必选项。String expression 表示用于计算 date1date2 之间的时间间隔。有关数值,请参阅“设置”部分。

date1, date2

必选项。日期表达式。用于计算的两个日期。

Firstdayofweek

可选项。指定星期中第一天的常数。如果没有指定,则默认为星期日。有关数值,请参阅“设置”部分。

Firstweekofyear

可选项。指定一年中第一周的常数。如果没有指定,则默认为 1 月 1 日所在的星期。有关数值,请参阅“设置”部分。

设置

interval 参数可以有以下值:

设置描述
yyyy
q季度
m
y一年的日数
d
w一周的日数
ww
h小时
n分钟
s

firstdayofweek 参数可以有以下值:

常数描述
vbUseSystem0使用区域语言支持 (NLS) API 设置。
vbSunday1星期日(默认)
vbMonday2星期一
vbTuesday3星期二
vbWednesday4星期三
vbThursday5星期四
vbFriday6星期五
vbSaturday7星期六

firstweekofyear 参数可以有以下值:

常数描述
vbUseSystem0使用区域语言支持 (NLS) API 设置。
vbFirstJan11由 1 月 1 日所在的星期开始(默认)。
vbFirstFourDays2由在新年中至少有四天的第一周开始。
vbFirstFullWeek3由在新的一年中第一个完整的周开始。
说明

DateDiff 函数用于判断在两个日期之间存在的指定时间间隔的数目。例如可以使用 DateDiff 计算两个日期相差的天数,或者当天到当年最后一天之间的星期数。

要计算 date1date2 相差的天数,可以使用“一年的日数”(“y”)或“日”(“d”)。当 interval 为“一周的日数”(“w”)时,DateDiff 返回两个日期之间的星期数。如果 date1 是星期一,则 DateDiff 计算到 date2 之前星期一的数目。此结果包含 date2 而不包含 date1。如果 interval 是“周”(“ww”),则 DateDiff 函数返回日历表中两个日期之间的星期数。函数计算 date1date2 之间星期日的数目。如果 date2 是星期日,DateDiff 将计算 date2,但即使 date1 是星期日,也不会计算 date1

如果 date1 晚于 date2,则 DateDiff 函数返回负数。

firstdayofweek 参数会对使用“w”和“ww”间隔符号的计算产生影响。

如果 date1date2 是日期文字,则指定的年度会成为日期的固定部分。但是如果 date1date2 被包括在引号 (" ") 中并且省略年份,则在代码中每次计算 date1date2 表达式时,将插入当前年份。这样就可以编写适用于不同年份的程序代码。

interval 为“年”(“yyyy”)时,比较 12 月 31 日和来年的 1 月 1 日,虽然实际上只相差一天,DateDiff 返回 1 表示相差一个年份。

下面的示例利用 DateDiff 函数显示今天与给定日期之间间隔天数:

Function DiffADate(theDate)  DiffADate = "从当天开始的天数:" & DateDiff("d", Now, theDate)End Function
### Java二叉搜索树数据结构 #### 1. 定义与特性 二叉搜索树(Binary Search Tree, BST),亦称为二叉排序树,在Java编程环境中具有重要地位。这种特定类型的二叉树拥有如下属性:对于任意节点而言,其左子树上的所有键值均小于该节点的键值;同理,右子树上的所有键值皆大于此节点的键值;并且左右子树同样遵循上述规则[^3]。 #### 2. 基本操作实现 为了更好地理解如何在Java中构建并运用二叉搜索树,下面给出了一段用于创建BST类及其核心功能——查找方法的具体代码实例: ```java class Node { int key; Node left, right; public Node(int item) { key = item; left = right = null; } } public class BinarySearchTree { private Node root; // 插入新节点的方法 void insert(int key) { root = insertRec(root, key); } /* A recursive function to insert a new key in BST */ Node insertRec(Node root, int key) { /* If the tree is empty, return a new node */ if (root == null) { root = new Node(key); return root; } /* Otherwise, recur down the tree */ if (key < root.key) root.left = insertRec(root.left, key); else if (key > root.key) root.right = insertRec(root.right, key); /* Return the unchanged root pointer */ return root; } boolean search(int key) { return searchRec(root, key); } // Recursive method for searching keys within the binary search tree. boolean searchRec(Node root, int key) { // Base cases: root is null or key is present at root if (root==null || root.key==key) return root != null; // Key is greater than root's key if (root.key < key) return searchRec(root.right,key); // Key is smaller than root's key return searchRec(root.left,key); } } ``` 这段代码展示了怎样定义一个简单的`Node`类来表示单个节点,并通过递归方式实现了向二叉搜索树中插入新元素的功能以及基于比较逻辑执行查找任务的过程[^1]。 #### 3. 应用领域 除了作为基础数据结构外,二叉搜索树还在多个高级应用场景里扮演着不可或缺的角色。例如,在Java集合框架内,像`TreeMap`和`TreeSet`这样的容器实际上是借助红黑树这一种经过优化后的二叉搜索树形式得以高效运作的。这类改进型二叉搜索树不仅继承了传统BST的优点,还额外引入了一些机制以确保整体高度保持相对较低水平,从而提高了查询效率[^2]。
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