模糊查询算法过程结合前后端

模糊查询算法通常可以分为以下几个步骤：

1. 接收用户输入的关键词。
2. 对关键词进行处理，例如去除空格、转换大小写等。
3. 在数据库中查询符合关键词的结果。
4. 对查询结果进行匹配度排序，找出最接近用户输入的结果。
5. 返回查询结果给用户。

在前端，可以通过一个输入框来接收用户输入的关键词，并将其发送到后端进行处理。后端则可以通过使用模糊匹配算法来查询数据库，找出符合条件的结果，并将其返回给前端展示。

比如，一个简单的模糊查询算法可以是基于 Levenshtein 距离的算法，即计算两个字符串之间的编辑距离，然后根据距离大小来排序查询结果。在前端，可以使用 JavaScript 实现这个算法，而后端则可以使用 Python 或者其他语言实现。

具体实现过程可以是：

前端：

// 获取用户输入的关键词
const keyword = document.getElementById('keyword').value.trim().toLowerCase();

// 发送请求到后端
fetch(`/search?keyword=${keyword}`)
  .then(response => response.json())
  .then(data => {
    // 处理查询结果
  })
  .catch(error => console.error(error));

后端：

import Levenshtein

# 获取用户输入的关键词
keyword = request.args.get('keyword', '').strip().lower()

# 查询数据库
results = db.query('SELECT * FROM products')

# 计算每个结果与关键词的编辑距离
for result in results:
    result['distance'] = Levenshtein.distance(keyword, result['name'].lower())

# 按照距离排序结果
results = sorted(results, key=lambda x: x['distance'])

# 返回查询结果
return jsonify(results)

这是一个简单的例子，实际上还需要考虑一些细节，比如如何处理中文、如何优化查询速度等。但是基本思路都是类似的，即先接收关键词，再进行查询和排序，最后返回结果。