写出Grover量子算法代码，并在代码内写出中文注释

Grover's Algorithm是一种量子搜索算法，它可以在一个未排序的数据库中找到目标元素，其时间复杂度优于经典的线性搜索。以下是一个简化的Grover's Algorithm的Python版本，使用Qiskit库，它是一个开源的量子计算软件栈：

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.providers.aer.noise import NoiseModel
from qiskit.circuit.library import GroverOperator

# 定义目标值
target_value = 'target'

# 初始化量子比特数量，假设我们有n位
num_qubits = len(bin(len(target_values))-2)  # 获取目标值二进制表示所需的最小量子比特数

# 创建量子电路
circuit = QuantumCircuit(num_qubits)

# 开始状态是|0...0>
circuit.x(range(num_qubits))  # 所有qubit置为|1>

# 应用Grover迭代
for _ in range(int((2 * (len(target_values) - 1)) ** 0.5)):  # 根据理论公式计算迭代次数
    circuit.h(range(num_qubits))
    grover_operator = GroverOperator(num_qubits, target_value)
    circuit.compose(grover_operator, inplace=True)
    circuit.h(range(num_qubits))

# 测量最后的状态
circuit.measure(range(num_qubits), range(num_qubits))

# 运行模拟器
backend = Aer.get_backend('statevector_simulator')
result = execute(circuit, backend).result()

# 获取测量结果
final_state = result.get_counts(circuit)
# 高概率的目标位置就是测量结果中最大频率的位置
best_guess = max(final_state.keys(), key=final_state.get)

# 注释：
# 1. 初始阶段将所有qubits置为|1>是为了与目标状态形成对比
# 2. Grover Operator应用了Grover迭代的核心部分，即Oracle和Diffuser
# 3. 最后测量并获取结果，理论上经过足够迭代，目标状态的概率最高

print(f"Best guess for the target value '{target_value}': {best_guess}")

注意，这个代码只是一个理想化的示例，在实际量子计算机上运行时需要考虑硬件限制和噪声影响。