算法对前端

Ⅰ 为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要

我不认为很重要，后台开发才涉及数据结构和算法，前端讲究的是人机界面的友善程度和易用性和美观性，网页的布局，使得用户想看什么就知道在哪里看到，想操作什么就知道按钮在哪里，前端更注重这些

Ⅱ 前端有必要学习算法吗

需要学一些算法，JS这块也是可以做算法分析的。
除非你是UI，平面设计，可以不用学算法。
只要是编程开发，都是需要学习一些算法方面的知识的。

Ⅲ 为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重

首先说结论：你的后端部门不够硬。把后端的事情推给前端了。

前端后端是程序产业化发生的分工。
首先对比传统开发模式：一人模式。即做前端又做后端。设计者决定表现方式，用表现方式决定前端，从而决定后端。前端后端除了可视化以外并无明显分别。你可以把后端代码放前端里（跟计算有关的？）。也可以把前端代码放后端里（跟查看有关的？）。

产业化后，人们发现，一人模式， 由于返工特点，在大程序（姑且这么说）合作时，产生的返工成本无法接受。于是人们引入工业模式：设计论证差不多了以后，拿出一个不需要改的可行方案。分配给各部具化。这不但减少返工，还能提高人力利用率。（每个人都干起来，不闲着）
前后之分就是从这里开始的。姑且分为设计阶段和实行阶段。设计阶段就是通篇考虑，保证可行（不行就自己上）。实行阶段就是做自己能做的，按设计要求具化。可以看出，两个阶段需要的人的编程能力是不一样的。实行阶段可以换人，而设计阶段需要总体负责，需要的经验肯定不一样。
于是产业化分工降成本的有势就体现出来了：训练专业化工人的成本，小于掌握所有环节的工人的成本。（全是工人，这么说没错）
于是把工作分为前后端，可以大致的对应到设计和具化分类上。其实是设计和具化。（具化就是已经有大致路径，需要精确细化。并且不能偏离路径）

所以后端的人最讨厌前端的人谈论算法。这等于说他的算法是拉gi。但是他的设计书确实有毛病，或者根本是业务需求——根本什么都不是。直接挑战了他的存在意义。所以先喷你没毛病。

Ⅳ 前端和算法有关系么

算法你指的是网络的一些seo、sem 的算法吗？算法是为了打击一些非法的操作，当然也有利于用户的体验，如果可以在前端布局一些算法，对网站也是有好处的。前端布局一些算法是有好处的。

Ⅳ 为什么数据结构与算法，对前端开发很重要

前端的技术领域和范围正在飞速演进中，再过3年5年不懂算法和数据结构的前端慢慢就淘汰了。几大互联网公司的已经开始在使用数据挖掘、贝叶斯、3D图形图像等领域算法到前端领域。对浏览器的了解也逐步深入到内部实现机制原理上，从原理上理解渲染。无线端的前端越来越像嵌入式应用开发，这些都更需要有扎实而综合的计算机专业基础。

Ⅵ 做算法还是做前端好

算法比前端难一些，到底哪个好是没有统一答案的。你问前端，肯定说前端好，你问做算法的肯定说算法好。具体的可以看你对哪方面感兴趣，有兴趣发展的才会更好。

Ⅶ 算法在前端开发的中实际应用有哪些

如果是游戏前端，算法很重要。。。比如角色寻路，主要就是使用A*算法，怪物的AI，通常需要使用树相关的算法，比如二叉树，行为树等。。。如果是APP或网页前端，实际工作中，需要使用算法的概率几乎是零。。

Ⅷ 大厂前端对算法有什么要求

我们在数据结构中最简单的是什么：我个人把书籍中线性表更加细化一层（这里是为了便于理解在这样说的）：单个元素，比如：int i;这个i就是一个数据结构，它是一个什么样的数据结构，就是一个类型为int的变量，我们可以对它进行加法/减法/乘法/除法/自加等等一系列操作，当然对于单个元素我们对它的数据结构和算法的研究没有什么意义，因为它本来就是原子的，某些具体运算上可能算法存在比较小的差异；而提升一个层次：就是我们的线性表（一般包含有：顺序表/链表）那么我们研究这样两种数据结构主要就是要研究它的什么东西那？一般我们主要研究他们以结构为单位（就是结点）的增加/删除/修改/检索（查询）四个操作（为什么有这样的操作，我在下面说到），我们一般把“增加/删除/修改”都把它称为更新，对于一个结点，若要进行更新一类的操作比如：删除，对于顺序表来说是使用下标访问方式，那么我们在删除了一个元素后需要将这个元素后的所有元素后的所有元素全部向前移动，这个时间是对于越长的顺序表，时间越长的，而对于链表，没有顺序的概念，其删除元素只需要将前一个结点的指针指向被删除点的下一个结点，将空间使用free()函数进行释放，还原给操作系统。当执行检索操作的时候，由于顺序表直接使用下标进行随机访问，而链表需要从头开始访问一一匹配才可以得到使用的元素，这个时间也是和链表的结点个数成正比的。所以我们每一种数据结构对于不同的算法会产生不同的效果，各自没有绝对的好，也没有绝对的不好，他们都有自己的应用价值和方式；这样我们就可以在实际的项目开发中，对于内部的算法时间和空间以及项目所能提供的硬件能力进行综合评估，以让自己的算法能够更加好。

Ⅸ Goole搜索引擎对于手机端算法与pc端算法有什么不同算法的改变对前端与UI会产生哪些影响

算法Mobilegeddon针对的是移动端搜索结果，而不会影响PC端和平板电脑，从侧面也反映出Google对于移动端的重视，那么，这次算法调整的重点-让移动端用户有更好的网站体验究竟有哪些参考指标呢？为此Google 方面提出了一个“移动友好度（mobile-friendly）”的概念。
移动友好度的概念是一系列的体验组合，具体包括页面文字字号、链接排列、内容与屏幕适应等方面的用户体验的设计。新算法除了强调移动友好度，还具有实时性、只针对单个页面等特性。对于那些体验不好的网站，Google将会做出“严厉”的惩罚：在搜索结果中降低它的评分、排名，甚至搜不到。
变革总会伴随阵痛。新的算法可能会伤害众多小企业的利益，这些小企业可能没有资金或者动力来为移动端进行网站调整。不过数据表明，Google这样做也是很合理的。
根据市场研究公司comScore的数据报告显示，在2010年-2014年几年里，网民使用智能手机上网增长了394%，平板增长1721%，而PC增长仅为37%。通过图例，我们可以清晰看到，越来越多的人通过手机上网，移动互联网的趋势也已经很明显。所以，搜索巨头Google重视移动端的友好体验也理所当然。

Ⅹ 如何将深度学习算法的能力移植到前端

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？
深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
深度学习的“深度”体现在哪里
论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。
那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。
深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器（Recursive Autoencoders）、深度表达（Deep Representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。
既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。
“ 2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由着名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，Deep Neural Networks） ”
从Google Brain这个项目中我们可以看到，神经网络这种模型对于计算量的要求是极其巨大的，为了保证算法实时性，需要使用大量的CPU来进行并行计算。
当然，深度学习现在备受关注的另外一个原因，当然是因为在某些场景下，这种算法模式识别的精度，超过了绝大多数目前已有的算法。而在最近，深度学习的提出者修改了其实现代码的Bug之后，这种模型识别精度又有了很大的提升。这些因素共同引起了深层神经网络模型，或者说深度学习这样一个概念的新的热潮。
深度学习的优点
为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。
深度学习的缺点
深度学习虽然能够自动的学习模式的特征，并可以达到很好的识别精度，但这种算法工作的前提是，使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了，因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外，由于深度学习中，图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以，目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习算法，来做一些比较前沿而又实用的应用。