Python实现PageRank算法
目录
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- 第一部分：PageRank算法概述与原理
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- 1.1 什么是PageRank算法？
- 1.2 PageRank算法的工作流程
- 1.3 PageRank算法的时间复杂度
- 第二部分：PageRank算法的Python实现（面向对象设计）
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- 2.1 Python类设计
- 2.2 代码实现
- 2.3 代码解释
- 第三部分：案例1 - 动态网络中的PageRank计算（观察者模式）
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- 3.1 问题描述
- 3.2 代码实现
- 3.3 设计模式分析
- 第四部分：案例2 - 自定义迭代策略（策略模式）
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- 4.1 问题描述
- 4.2 代码实现
- 4.3 设计模式分析
- 第五部分：案例3 - 并行计算PageRank（命令模式与工厂模式结合）
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- 5.1 问题描述
- 5.2 代码实现
- 5.3 设计模式分析
- 总结
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下面是一篇关于 PageRank算法的详细博客，分为5个部分，结合Python实现，并用面向对象的思想设计。每个部分将展示如何使用设计模式来提高算法的灵活性和可维护性。以下是这篇博客的大纲及每个部分的详细内容。
第一部分：PageRank算法概述与原理
1.1 什么是PageRank算法？
PageRank算法是由Google的创始人Larry Page和Sergey Brin提出的，用于评估网页的“重要性”。PageRank通过考虑网页的链接结构来确定一个网页的重要性，假设一个网页的重要性由指向它的网页数量和这些网页的重要性决定。
PageRank的核心思想是：
- 每个网页有一个初始的“PageRank值”，通常设为相同。
- 在每次迭代中，网页的PageRank值通过计算所有指向该网页的网页的PageRank值加权平均来更新。
- 每个网页的PageRank值越高，表示它越重要。
PageRank的公式为：