演算法對前端

Ⅰ 為什麼我認為數據結構與演算法對前端開發很重要

我不認為很重要，後台開發才涉及數據結構和演算法，前端講究的是人機界面的友善程度和易用性和美觀性，網頁的布局，使得用戶想看什麼就知道在哪裡看到，想操作什麼就知道按鈕在哪裡，前端更注重這些

Ⅱ 前端有必要學習演算法嗎

需要學一些演算法，JS這塊也是可以做演算法分析的。
除非你是UI，平面設計，可以不用學演算法。
只要是編程開發，都是需要學習一些演算法方面的知識的。

Ⅲ 為什麼我認為數據結構與演算法對前端開發很重

首先說結論：你的後端部門不夠硬。把後端的事情推給前端了。

前端後端是程序產業化發生的分工。
首先對比傳統開發模式：一人模式。即做前端又做後端。設計者決定表現方式，用表現方式決定前端，從而決定後端。前端後端除了可視化以外並無明顯分別。你可以把後端代碼放前端里（跟計算有關的？）。也可以把前端代碼放後端里（跟查看有關的？）。

產業化後，人們發現，一人模式， 由於返工特點，在大程序（姑且這么說）合作時，產生的返工成本無法接受。於是人們引入工業模式：設計論證差不多了以後，拿出一個不需要改的可行方案。分配給各部具化。這不但減少返工，還能提高人力利用率。（每個人都干起來，不閑著）
前後之分就是從這里開始的。姑且分為設計階段和實行階段。設計階段就是通篇考慮，保證可行（不行就自己上）。實行階段就是做自己能做的，按設計要求具化。可以看出，兩個階段需要的人的編程能力是不一樣的。實行階段可以換人，而設計階段需要總體負責，需要的經驗肯定不一樣。
於是產業化分工降成本的有勢就體現出來了：訓練專業化工人的成本，小於掌握所有環節的工人的成本。（全是工人，這么說沒錯）
於是把工作分為前後端，可以大致的對應到設計和具化分類上。其實是設計和具化。（具化就是已經有大致路徑，需要精確細化。並且不能偏離路徑）

所以後端的人最討厭前端的人談論演算法。這等於說他的演算法是拉gi。但是他的設計書確實有毛病，或者根本是業務需求——根本什麼都不是。直接挑戰了他的存在意義。所以先噴你沒毛病。

Ⅳ 前端和演算法有關系么

演算法你指的是網路的一些seo、sem 的演算法嗎？演算法是為了打擊一些非法的操作，當然也有利於用戶的體驗，如果可以在前端布局一些演算法，對網站也是有好處的。前端布局一些演算法是有好處的。

Ⅳ 為什麼數據結構與演算法，對前端開發很重要

前端的技術領域和范圍正在飛速演進中，再過3年5年不懂演算法和數據結構的前端慢慢就淘汰了。幾大互聯網公司的已經開始在使用數據挖掘、貝葉斯、3D圖形圖像等領域演算法到前端領域。對瀏覽器的了解也逐步深入到內部實現機制原理上，從原理上理解渲染。無線端的前端越來越像嵌入式應用開發，這些都更需要有扎實而綜合的計算機專業基礎。

Ⅵ 做演算法還是做前端好

演算法比前端難一些，到底哪個好是沒有統一答案的。你問前端，肯定說前端好，你問做演算法的肯定說演算法好。具體的可以看你對哪方面感興趣，有興趣發展的才會更好。

Ⅶ 演算法在前端開發的中實際應用有哪些

如果是游戲前端，演算法很重要。。。比如角色尋路，主要就是使用A*演算法，怪物的AI，通常需要使用樹相關的演算法，比如二叉樹，行為樹等。。。如果是APP或網頁前端，實際工作中，需要使用演算法的概率幾乎是零。。

Ⅷ 大廠前端對演算法有什麼要求

我們在數據結構中最簡單的是什麼：我個人把書籍中線性表更加細化一層（這里是為了便於理解在這樣說的）：單個元素，比如：int i;這個i就是一個數據結構，它是一個什麼樣的數據結構，就是一個類型為int的變數，我們可以對它進行加法/減法/乘法/除法/自加等等一系列操作，當然對於單個元素我們對它的數據結構和演算法的研究沒有什麼意義，因為它本來就是原子的，某些具體運算上可能演算法存在比較小的差異；而提升一個層次：就是我們的線性表（一般包含有：順序表/鏈表）那麼我們研究這樣兩種數據結構主要就是要研究它的什麼東西那？一般我們主要研究他們以結構為單位（就是結點）的增加/刪除/修改/檢索（查詢）四個操作（為什麼有這樣的操作，我在下面說到），我們一般把「增加/刪除/修改」都把它稱為更新，對於一個結點，若要進行更新一類的操作比如：刪除，對於順序表來說是使用下標訪問方式，那麼我們在刪除了一個元素後需要將這個元素後的所有元素後的所有元素全部向前移動，這個時間是對於越長的順序表，時間越長的，而對於鏈表，沒有順序的概念，其刪除元素只需要將前一個結點的指針指向被刪除點的下一個結點，將空間使用free()函數進行釋放，還原給操作系統。當執行檢索操作的時候，由於順序表直接使用下標進行隨機訪問，而鏈表需要從頭開始訪問一一匹配才可以得到使用的元素，這個時間也是和鏈表的結點個數成正比的。所以我們每一種數據結構對於不同的演算法會產生不同的效果，各自沒有絕對的好，也沒有絕對的不好，他們都有自己的應用價值和方式；這樣我們就可以在實際的項目開發中，對於內部的演算法時間和空間以及項目所能提供的硬體能力進行綜合評估，以讓自己的演算法能夠更加好。

Ⅸ Goole搜索引擎對於手機端演算法與pc端演算法有什麼不同演算法的改變對前端與UI會產生哪些影響

演算法Mobilegeddon針對的是移動端搜索結果，而不會影響PC端和平板電腦，從側面也反映出Google對於移動端的重視，那麼，這次演算法調整的重點-讓移動端用戶有更好的網站體驗究竟有哪些參考指標呢？為此Google 方面提出了一個「移動友好度（mobile-friendly）」的概念。
移動友好度的概念是一系列的體驗組合，具體包括頁面文字字型大小、鏈接排列、內容與屏幕適應等方面的用戶體驗的設計。新演算法除了強調移動友好度，還具有實時性、只針對單個頁面等特性。對於那些體驗不好的網站，Google將會做出「嚴厲」的懲罰：在搜索結果中降低它的評分、排名，甚至搜不到。
變革總會伴隨陣痛。新的演算法可能會傷害眾多小企業的利益，這些小企業可能沒有資金或者動力來為移動端進行網站調整。不過數據表明，Google這樣做也是很合理的。
根據市場研究公司comScore的數據報告顯示，在2010年-2014年幾年裡，網民使用智能手機上網增長了394%，平板增長1721%，而PC增長僅為37%。通過圖例，我們可以清晰看到，越來越多的人通過手機上網，移動互聯網的趨勢也已經很明顯。所以，搜索巨頭Google重視移動端的友好體驗也理所當然。

Ⅹ 如何將深度學習演算法的能力移植到前端

現在深度學習在機器學習領域是一個很熱的概念，不過經過各種媒體的轉載播報，這個概念也逐漸變得有些神話的感覺：例如，人們可能認為，深度學習是一種能夠模擬出人腦的神經結構的機器學習方式，從而能夠讓計算機具有人一樣的智慧；而這樣一種技術在將來無疑是前景無限的。那麼深度學習本質上又是一種什麼樣的技術呢？
深度學習是什麼
深度學習是機器學習領域中對模式（聲音、圖像等等）進行建模的一種方法，它也是一種基於統計的概率模型。在對各種模式進行建模之後，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那麼這種識別便可以理解為語音識別。而類比來理解，如果說將機器學習演算法類比為排序演算法，那麼深度學習演算法便是眾多排序演算法當中的一種（例如冒泡排序），這種演算法在某些應用場景中，會具有一定的優勢。
深度學習的「深度」體現在哪裡
論及深度學習中的「深度」一詞，人們從感性上可能會認為，深度學習相對於傳統的機器學習演算法，能夠做更多的事情，是一種更為「高深」的演算法。而事實可能並非我們想像的那樣，因為從演算法輸入輸出的角度考慮，深度學習演算法與傳統的有監督機器學習演算法的輸入輸出都是類似的，無論是最簡單的Logistic Regression，還是到後來的SVM、boosting等演算法，它們能夠做的事情都是類似的。正如無論使用什麼樣的排序演算法，它們的輸入和預期的輸出都是類似的，區別在於各種演算法在不同環境下的性能不同。
那麼深度學習的「深度」本質上又指的是什麼呢？深度學習的學名又叫深層神經網路（Deep Neural Networks ），是從很久以前的人工神經網路（Artificial Neural Networks）模型發展而來。這種模型一般採用計算機科學中的圖模型來直觀的表達，而深度學習的「深度」便指的是圖模型的層數以及每一層的節點數量，相對於之前的神經網路而言，有了很大程度的提升。
深度學習也有許多種不同的實現形式，根據解決問題、應用領域甚至論文作者取名創意的不同，它也有不同的名字：例如卷積神經網路（Convolutional Neural Networks）、深度置信網路（Deep Belief Networks）、受限玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻爾茲曼機（Deep Boltzmann Machines）、遞歸自動編碼器（Recursive Autoencoders）、深度表達（Deep Representation）等等。不過究其本質來講，都是類似的深度神經網路模型。
既然深度學習這樣一種神經網路模型在以前就出現過了，為什麼在經歷過一次沒落之後，到現在又重新進入人們的視線當中了呢？這是因為在十幾年前的硬體條件下，對高層次多節點神經網路的建模，時間復雜度（可能以年為單位）幾乎是無法接受的。在很多應用當中，實際用到的是一些深度較淺的網路，雖然這種模型在這些應用當中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由於這種時間上的不可接受性，限制了其在實際應用的推廣。而到了現在，計算機硬體的水平與之前已經不能同日而語，因此神經網路這樣一種模型便又進入了人們的視線當中。
「 2012年6月，《紐約時報》披露了Google Brain項目，吸引了公眾的廣泛關注。這個項目是由著名的斯坦福大學機器學習教授Andrew Ng和在大規模計算機系統方面的世界頂尖專家Jeff Dean共同主導，用16000個CPU Core的並行計算平台訓練一種稱為「深層神經網路」（DNN，Deep Neural Networks） 」
從Google Brain這個項目中我們可以看到，神經網路這種模型對於計算量的要求是極其巨大的，為了保證演算法實時性，需要使用大量的CPU來進行並行計算。
當然，深度學習現在備受關注的另外一個原因，當然是因為在某些場景下，這種演算法模式識別的精度，超過了絕大多數目前已有的演算法。而在最近，深度學習的提出者修改了其實現代碼的Bug之後，這種模型識別精度又有了很大的提升。這些因素共同引起了深層神經網路模型，或者說深度學習這樣一個概念的新的熱潮。
深度學習的優點
為了進行某種模式的識別，通常的做法首先是以某種方式，提取這個模式中的特徵。這個特徵的提取方式有時候是人工設計或指定的，有時候是在給定相對較多數據的前提下，由計算機自己總結出來的。深度學習提出了一種讓計算機自動學習出模式特徵的方法，並將特徵學習融入到了建立模型的過程中，從而減少了人為設計特徵造成的不完備性。而目前以深度學習為核心的某些機器學習應用，在滿足特定條件的應用場景下，已經達到了超越現有演算法的識別或分類性能。
深度學習的缺點
深度學習雖然能夠自動的學習模式的特徵，並可以達到很好的識別精度，但這種演算法工作的前提是，使用者能夠提供「相當大」量級的數據。也就是說在只能提供有限數據量的應用場景下，深度學習演算法便不能夠對數據的規律進行無偏差的估計了，因此在識別效果上可能不如一些已有的簡單演算法。另外，由於深度學習中，圖模型的復雜化導致了這個演算法的時間復雜度急劇提升，為了保證演算法的實時性，需要更高的並行編程技巧以及更好更多的硬體支持。所以，目前也只有一些經濟實力比較強大的科研機構或企業，才能夠用深度學習演算法，來做一些比較前沿而又實用的應用。