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管理软件“移动第二”还能活多久?移动优先成创业者杀手锏

T哥听到移动优先的策略还是从微软换帅开始,从鲍尔默下台到纳德拉上位,微软开始进行一系列改革,其中最主要的一条是放弃设备和服务,转而主攻移动优先和云优先,而纳德拉此举也得到了业界的一致认可,微软终于又恢复玩家的角色 另外,很多创业者也在前些年开始试水移动领域并且都取得了一定的成功,比如以移动CRM为核心的销售易和纷享销客,都是以移动优先的理念设计管理软件,并纷纷拿到了C轮的融资,在短短的三年的时间里公司估值也达到几个亿 移动优先的创业理念也诞生了一些像今目标和外勤365 这样的创业精英公司。 你必须打造一种设计简 约、易用的移动应用,因为员工和消费者对移动应用的喜爱程度远远超过了移动站点。美国智能手机用户将86%的时间都花在了移动应用上面,而通过手机上网的 时间占比只有可怜的14%。 从如何设计移动应用界面到是否需要“移动到桌面”的同步,一切都取决于这个重要区别。 即便你在创办自己的公司时并未抱着移动为先的理念,但今后仍有时间来实现这种巨大的转变。

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软件创业者要想成功一定要移动优先设计理念

如果你正在创建一家企业软件开发公司,移动必须是产品战略的核心组成部分;移动不能是创业者的马后炮或事后才想起来的东西。 你必须打造一种设计简约、易用的移动应用,因为员工和消费者对移动应用的喜爱程度远远超过了移动站点。美国智能手机用户将 86%的时间都花在了移动应用上面,而通过手机上网的时间占比只有可怜的 14%。 这些公司集中诠释了创业者在打造以移动为先的产品及以移动为中心的企业文化时所应牢记的一些重要原则。 找到一个适合产品和市场的平台 。 Accompani 是一家关系管理软件开发商,可以在客户移动设备上实现移动办公,同时还能在 PC 或平板电脑上完成批处理类型的任务——清理收件箱、为第二天全天的会议做准备。 从如何设计移动应用界面到是否需要“移动到桌面”的同步,一切都取决于这个重要区别。 即便你在创办自己的公司时并未抱着移动为先的理念,但今后仍有时间来实现这种巨大的转变。

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    深度优先DFS和广度优先BFS

    之前在HTML渲染过程这篇分享有人在评论问我,这个过程是DFS还是BFS,发现自己好水,确实不知道渲染过程是什么优先,到现在都不知道。 BFS: Breadth First Search宽度搜索优先,是一种简便图的搜索算法之一,在前端里,一般用来遍历节点和对象等。 DFS: Depths First Search深度搜索优先,也是图算法一种,开发早期爬虫使用较多的一种算法。同样的,在前端里也是用来遍历节点或者对象。 app">

    深度优先 深度和广度优先分别有递归和非递归的算法,这边只是想分享这两个概念,在开发中确实也很少很少使用,其实前端涉及算法的也很少。有兴趣的可以自行去好好研究。 (完)

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    Python实现深度优先与广度优先

    二叉树 深度优先 先序遍历(父, 左子, 右子) 0, 1, 3, 7, 8, 4, 9, 2, 5, 6 中序遍历(左子, 父, 右子) 7, 3, 8, 1, 9, 4, 0, 5, 2, 6 后序遍历(左子, 右子, 父) 7, 8, 3, 9, 4, 1, 5, 6, 2, 0 "深度优先遍历"考察递归, 将子节点为空作为终止递归的条件 广度优先 "广度优先遍历"考察队列的结构 添加元素 广度优先遍历 ? 广度优先遍历 深度优先 ? 先序遍历 ? 中序遍历 ? if my_node.right is not None: nodeStack.insert(0, my_node.right) # 深度优先 start_node.val) self.preorder(start_node.left) self.preorder(start_node.right) # 深度优先

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    优先队列

    优先队列基本介绍 ​ 优先队列又叫做堆,他是一种比较特殊的完全二叉树。所谓完全二叉树就是一层层的堆叠,本层不满就不能堆放下一层。 并且优先队列还有一个特点就是如果他是大根堆那么父节点不小于子节点,如果是小根堆父节点不大于子节点。这也是一个递归定义。 为什么要是用优先队列? 首先如果我们需要查找一个第 k 大的数字,毫无疑问这个是最方便的 他的插入操作和删除操作都是 logn 的复杂度,所以说他是最经济的方式 优先队列的常用操作 插入 插入的时候我们一般采用的方式就是上滤, 堆排序分为两个步骤: 首先我们需要把一个无序的数组构建成一个优先队列,这个过程我们是从下往上进行的,也就是从它有两个孩子的节点开始依次向上上滤操作。 ? 这样我们就建立了一个完整的优先队列了,接下来就是类似于删除最大元素最小元素的问题了。 然后我们只需要把最大或者最小的元素同最后一个元素交换,然后再次下滤就可以了。

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    优先队列

    但是优先队列是什么呢? 优先队列打破了队列的特性,有两种优先队列: 最大优先队列:无论入队顺序如何,出队时都是最大元素出队 最小优先队列:无论入队顺序如何,出队时都是最小元素出队 最大优先队列可以使用最大堆进行实现,每一次入队操作都是堆的插入操作

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    优先队列

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    Python如何实现深度优先与广度优先

    废话不多说,开始今天的题目: 问:Python如何实现深度优先与广度优先? 答:上次说过Python新式类和旧式类的区别有一点是说:新式类的MRO算法采用C3算法广度优先搜索,而旧式类的MRO算法是采用深度优先搜索。 二叉树深度优先与广度优先遍历的区别? 1) 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈,广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。 2) 深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。 用Python来完成二叉树深度优先与广度优先遍历: ?

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    深度优先、广度优先创建n叉树

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    深度优先搜索与广度优先搜索

    深度/广度优先搜索 #1 深度优先搜索(DFS) Depth-First-Search ? 忽略已经找到的所以啥都没找到 然后没路可走了,回到前面去再走另一条路 从 4 开始,6 被找到了,然后又没路可走了 然后再回去前面 4,然后没路了 回去前面 3,然后一直这样 1-2-3-4-5-6 #2 广度优先搜索 在所给的二维矩阵中,找到由"1"相连的数量最多 思路 : 首先遍历每一个元素为 “1” 的点, 记为a 然后根据点a, 东南西北四个方向, 找到为 “1” 的点 递归a附近四个方向点, 的四个方向 (深度优先搜索 = 0: # 只有当元素为 "1" 时, 才使用深度优先搜索 ret = max(ret, self.dfs(grid,row,col)) # 每次DFS后, 与之前的最大面积相比, 取最大值 return ret def dfs(self, grid, x, y): # 深度优先遍历 if x<0 or y<

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    漫画:深度优先遍历 和 广度优先遍历

    什么是 深度/广度 优先遍历? 深度优先遍历简称DFS(Depth First Search),广度优先遍历简称BFS(Breadth First Search),它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。 这两种遍历方式有什么不同呢? 像这样先深入探索,走到头再回退寻找其他出路的遍历方式,就叫做深度优先遍历(DFS)。 ? ? 像这样一层一层由内而外的遍历方式,就叫做广度优先遍历(BFS)。 ? ? 深度/广度优先遍历 的实现 ? ? 深度优先遍历 首先说说深度优先遍历的实现过程。这里所说的回溯是什么意思呢? 广度优先遍历 接下来该说说广度优先遍历的实现过程了。刚才所说的重放是什么意思呢?似乎听起来和回溯差不多?其实,回溯与重放是完全相反的过程。

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    爬虫课程(四)|深度优先和广度优先算法

    深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到,本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 url链接存在环路 二、深度优先和广度优先算法原理介绍(以二叉树为例) 为了更加容易理解深度优先和广度优先算法的原理,我们把一个网站的Tab理解成一颗树的节点,如下图: ? 二叉树 2.1、深度优先算法 如果我们从深度优先算法来遍历这棵树的节点,那么遍历的顺序是ABDECFHG。 深度优先遍历也叫深度优先搜索(Depth First Search)。 深度遍历算法 从代码可以知道深度优先算法是使用递归实现的。 2.2、广度优先算法 如果我们从广度优先算法来遍历这棵树的节点,那么遍历的顺序是ABCDEFGH。 但广度优先搜索法一般无回溯操作,即入栈和出栈的操作,所以运行速度比深度优先搜索要快些。

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    深度优先搜索遍历与广度优先搜索遍历

    4、深度优先遍历序列      对图进行深度优先遍历时,按访问顶点的先后次序得到的顶点序列称为该图的深度优先遍历序列,或简称为DFS序列。 广度优先遍历过程 1、广度优先遍历的递归定义      设图G的初态是所有顶点均未访问过。 广度优先遍历类似于树的按层次遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对横向进行搜索,故称其为广度优先搜索(Breadth-FirstSearch)。相应的遍历也就自然地称为广度优先遍历。 3、广度优先搜索算法 (1)邻接表表示图的广度优先搜索算法   void BFS(ALGraph*G,int k)   {// 以vk为源点对用邻接表表示的图G进行广度优先搜索     int i;     【参见DFSTraverse算法】 4、图的广度优先遍历序列      广度优先遍历图所得的顶点序列,定义为图的广度优先遍历序列,简称BFS序列。

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    无损优先嵌入

    ,xn,嵌入f:X→Y被认为具有优先级失真α(⋅),如果对于X中的任何对xj,x'的不同点,由f对该对提供的失真最多为α(j)。 如果Y是一个赋范空间,如果f(xj)可能仅在其第一个β(j)坐标中具有非零项,则认为嵌入具有优先级维度β(⋅)。 优先嵌入的概念由\ cite {EFN15}引入,其中开发了构建这种嵌入的一般方法。 在本文中,我们设计了两个无损优先嵌入。第一个是将树度量的等距优先级嵌入到具有维度O(logj)的l∞中。 第二个是优先级Matousek将一般度量嵌入到l∞中,它提供优先级失真2⌈klogjlogn⌉-1和维度O(klogn⋅n1/ k),再次匹配最坏情况保证2k-1的失真经典Matousek的嵌入。 我们还提供了Matousek嵌入的维度优先级变体。最后,我们将一般度量的优先级嵌入到(单个)超度量和一般图形到具有渐近最优失真的(单个)生成树中。

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    深度优先和广度优先的Python实现

    self.side=[] #print self.sequense ''' # Depth-First-Search 深度优先算法 广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。 order里面存放的是具体的访问路径 queue,order = [],[] #首先将初始遍历的节点放到queue中,表示将要从这个点开始遍历 # 由于是广度优先 意味着是队列的方式出元素,就是先进先出,而下面的for循环将节点v的所有子节点 #放到queue中,所以queue.pop(0)就实现了每次访问都是先将元素的子节点访问完毕,而不是优先叶子节点 self.sequense[v]: if w not in order: # 这里可以直接order.append(w) 因为广度优先就是先访问节点的所有下级子节点

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    图的深度优先遍历和广度优先遍历

    深度优先遍历 图的深度优先遍历类似于树的先序遍历,首先通过一个指定的节点开始遍历,然后访问第一个邻接点,然后切换到这个节点判断是否是否有邻接点,如果有,判断是否被访问过,如果没有被访问过,则访问这个节点 图的广度优先遍历类似于数的层次遍历,首先选定一个节点,然后把这个节点的邻接点全部访问,然后再判断下一个节点是否存在邻接点,同时这个邻接点没有被访问,遍历这个节点的所有邻接点,依次循环直到所有节点都被遍历完毕 同时广度遍历也需要一个标志数组来判断节点是否被访问,标志数组的原理和深度优先遍历相同。 上图的邻接表进行广度优先遍历的时候,借助了队列来实现,先访问A然后访问A的同时会将BC入队,访问完了A以后会访问B,此时,也会将B的邻接点入队,余下节点依次访问,如果节点访问过则不访问,结果为A-B-C-D-E 这样就实现了表的广度优先遍历。

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    深度优先搜索

    深度优先搜索,简称dfs。我们可以将它跟递归联合在一起。 dfs与递归 先回顾一下递归。 1 || n == 2){ return 1; } return fib(n - 1) + fib(n - 2); } 以上递归实现斐波那契实际上就是按照深度优先的方式进行搜索 深度优先搜索与递归的区别: 深度优先搜索是一种算法,更注重思想。 递归是一种基于编程语言的实现方式。 深度优先搜索可以使用递归实现!当然也就存在非递归的的方式实现搜索。 dfs与迷宫游戏 ?

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    优先队列(PriorityQueue)

    > 此代码是在最大堆的基础上二次封装,请先阅读底层代码MaxHeap 优先队列 普通队列:先进先出;后进后出 优先队列:出队顺序和⼊入队顺序无关;和优先级相关; 为什么使用堆 ?

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    优先队列(堆)

    优先队列:顾名思义,这个队列中的元素是有优先级的,它和普通的先进先出(FIFO)不一样。我们在很多场合可能都需要用到这种特殊的队列(例如,操作系统的进程调度)。 可以看出来,优先队列(priority queue)的核心操作有两个,分别是插入和删除。插入是显而易见的,删除就是找出这个队列中优先级最高的那个元素(可以是最大的,也可是最小的)。 二叉堆:完全二叉树经常被用来实现优先队列,因此以至于堆(heap)不加修饰的出现的时候,都是指优先队列这种数据结构。完全二叉树的高度是O(log n)。它非常平衡。这点很重要。 我们想快速找出优先级最高的元素,那么优先级最高的放在根上。如果考虑任意的子树也是堆,那么任意节点的优先级都应该高于它的所有后裔。这就是堆序性。在这里我们的堆删除最小元素。 否则将空穴父节点上的元素移动到空穴。一直这样下去,空穴就一直向树根方向移动。直到X能放入该空穴,而不影响堆序性为止。

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    深度优先搜索

    简介 深度优先搜索算法(英语:Depth-First-Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。

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