请使用C语言编写完整的PageRank算法，使用MPI并行编程

以下是使用C语言编写完整的PageRank算法，使用MPI并行编程的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>

#define N 100 // 网页总数
#define DAMPING_FACTOR 0.85 // 阻尼系数
#define EPSILON 0.0001 // 收敛精度

int main(int argc, char** argv) {
    int rank, size; // 进程编号和总进程数
    int i, j; // 网页编号
    int iter = 0; // 迭代次数
    double diff, diff_all; // 差值和全局差值
    double pr[N], pr_new[N], pr_all[N]; // 网页PageRank值
    double link[N][N]; // 网页链接矩阵

    // 初始化MPI
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // 初始化网页链接矩阵
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < N; j++) {
            link[i][j] = (double)rand() / RAND_MAX;
        }
    }

    // 初始化网页PageRank值
    for (i = 0; i < N; i++) {
        pr[i] = 1.0 / N;
    }

    // 迭代计算PageRank值
    do {
        // 计算本地网页PageRank值
        for (i = rank; i < N; i += size) {
            pr_new[i] = 0.0;
            for (j = 0; j < N; j++) {
                if (link[j][i] > 0.0) {
                    pr_new[i] += pr[j] / link[j][i];
                }
            }
            pr_new[i] *= DAMPING_FACTOR;
            pr_new[i] += (1.0 - DAMPING_FACTOR) / N;
        }

        // 计算本地网页PageRank值的差值
        diff = 0.0;
        for (i = rank; i < N; i += size) {
            diff += fabs(pr_new[i] - pr[i]);
        }

        // 求所有进程的差值和
        MPI_Allreduce(&diff, &diff_all, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);

        // 将本地网页PageRank值的差值发送给其他进程
        for (i = 0; i < size; i++) {
            if (i != rank) {
                MPI_Send(&diff, 1, MPI_DOUBLE, i, 0, MPI_COMM_WORLD);
            }
        }

        // 接收其他进程的网页PageRank值
        for (i = 0; i < size; i++) {
            if (i != rank) {
                MPI_Recv(pr_all, N, MPI_DOUBLE, i, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
                for (j = 0; j < N; j++) {
                    pr_new[j] += pr_all[j];
                }
            }
        }

        // 更新网页PageRank值
        for (i = rank; i < N; i += size) {
            pr[i] = pr_new[i];
        }

        // 求所有进程的网页PageRank值
        MPI_Allgather(pr, N, MPI_DOUBLE, pr_all, N, MPI_DOUBLE, MPI_COMM_WORLD);

        // 增加迭代次数
        iter++;
    } while (diff_all > EPSILON);

    // 输出网页PageRank值
    if (rank == 0) {
        printf("Iterations: %d\n", iter);
        for (i = 0; i < N; i++) {
            printf("PR[%d] = %f\n", i, pr_all[i]);
        }
    }

    // 结束MPI
    MPI_Finalize();

    return 0;
}

以上代码使用MPI实现了PageRank算法的并行计算，其中每个进程负责计算部分网页的PageRank值，并将计算结果传递给其他进程进行汇总。同时，代码中还实现了收敛精度的控制和迭代次数的统计，以及网页链接矩阵的随机初始化。