实现PageRank算法，并给出代码及重要步骤的注释

A：PageRank算法是一种用于评估网络节点重要性的算法，常用于搜索引擎中用于网页排序。下面是实现PageRank算法的基本步骤及代码示例：

1. 构建图结构，将网页转化为节点，对节点之间的链接关系构建有向边。

graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': ['A'],
    'E': ['F'],
    'F': ['B']
}

2. 定义初始的PageRank值，通常可以将每个节点的初始值设置为1/n，其中n为节点数量。

alpha = 0.85
n = len(graph)
pagerank = {node: 1/n for node in graph}

3. 进行若干次迭代，根据公式更新每个节点的PageRank值：

$$PR(p_i) = \frac{1-d}{N} + d \sum_{p_j\to p_i}\frac{PR(p_j)}{N_j}$$

其中，$PR(p_i)$表示节点$p_i$的PageRank值，$N$表示节点总数，$N_j$表示指向节点$p_i$的节点$p_j$的出度值，$d$为阻尼系数，通常取值为0.85。

for i in range(iterations):
    new_pagerank = {}
    for node in graph:
        sum_pr = 0
        for neighbor in graph[node]:
            sum_pr += pagerank[neighbor] / len(graph[neighbor])
        new_pagerank[node] = (1 - alpha) / n + alpha * sum_pr
    pagerank = new_pagerank

完整代码：

def pagerank(graph, iterations=20, alpha=0.85):
    # 初始化所有节点的PageRank值为1/n
    n = len(graph)
    pagerank = {node: 1/n for node in graph}
    
    for i in range(iterations):
        new_pagerank = {}
        for node in graph:
            sum_pr = 0
            for neighbor in graph[node]:
                sum_pr += pagerank[neighbor] / len(graph[neighbor])
            new_pagerank[node] = (1 - alpha) / n + alpha * sum_pr
        pagerank = new_pagerank
    
    return pagerank