A. 关于算法分析中，渐进阶的求解
是溪水般的月光
当我的笔写好了 草地 ，
确实，我生活在黑暗的时代！
出现了一丛丛灌木，
需要温和安慰的话
品味是这中尘炎凉荣辱的起起落落哈哈
B. 什么是渐进迭代逼近算法
就是用每次算出一个结果，这个结果如果的误差如果不满意就用结果当做输入继续迭代，知道满意为止。那时候的结果就叫答案。当然要有相关的迭代算法才需要迭代，比如求一元二次方程的根，在无法开根号的情况下可以用迭代法求解。
C. 什么是算法
是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
D. 渐进复杂度的定义
定义
对于一个算法，假设其问题的输入大小为n，那么我们可以用 O(f(n)) 来表示其算法复杂度(time complexity)。那么，渐进时间复杂度（asymptotic time complexity）就是当n趋于无穷大的时候，f(n) 得到的极限值。
可以理解为：我们通过计算得出一个算法的运行时间 T(n), 与T(n)同数量级的即幂次最高的O(F(n))即为这个算法的时间复杂度。例如：某算法的运行时间T(n) = n+10与n是同阶的（同数量级的），所以称T(n)=O(n)为该算法的时间复杂度。
算法的渐进分析就是要估计：n逐步增大时资源开销T(n)的增长趋势。
E. 请问在算法设计与分析里什么是渐近复杂度
渐进复杂度通俗地讲就是：假设需要计算机解决的某个问题为 n，则该问题的渐进复杂度就是需要估计：当 n 逐步增大时，系统资源开销 T(n) 的增长趋势。
渐进复杂度就是当 n 趋于无穷大的时候，O（n）得到的极限值。
F. 什么是算法的复杂性如何度量什么是算法渐进性态的阶
考虑算法复杂性的渐进性态时，已知f(n)=2n*n+11n-10，则时间复杂性在渐进意义下的阶为（ B ） 。
A．O(n) B．O(n*n) C．O(2n*n) D．O(2n*n+11n-10)
2在一个长度为n的顺序表的任一位置插入一个新元素的渐进时间复杂度为（ A ）。
A. O(n) B. O(n/2) C. O(1) D. O(n2)
这是前两题的答案 如果是的话 那所有的十二题的答案就是这几个了：
BABDA CDCDC BA 只是隐约记得 自己做的
G. 算法渐进时间复杂度
这个连加号就是来描述和计算for循环执行次数的
连加号是从内向外的，内层是k 从1 到j这么多个1相加，自然就是j了，接着看，j从1加到i，不就是 i(i + 1) /2，然后分割成i的平方和i之和再除2，注意最外层j是从1到n，1的平方+2的平方+...+n的平方就是n(n+1)(2n+1)/6，那个没平方的就是n(n+1)/2
H. 如何理解算法中的渐进符号
算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：
1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束；
2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；
3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件；
4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；
5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
I. 什么是“渐进意义下的最优算法 ”
是指经过有限次规划迭代后得到的路径是接近最优的次优路径，且每次迭代后都与最优路径更加接近，是一个逐渐收敛的过程；
J. 对给定的算法做渐进分析时 五大窍门是什么
一般用于界定函数集合的上界，渐进表达式O（g（n））的含义就是，c为正常数，函数集合O中的元素的最大值不会超过c.g(n)。f(n) = O(g(n))的含义是，函数f(n)的属于集合O（g(n)）,因为函数集合O中的最大值为c.g(n)，所以f(n)的最大值为c.g(n)。由于只是渐进的上界，所以当函数g（n）的阶数越小时，上界越紧确。