java写一个PageRank算法

PageRank算法是Google搜索引擎中常用的算法之一，用于衡量网页的重要性和排名。以下是一个简单的Java实现：

import java.util.*;

public class PageRank {
    public static void main(String[] args) {
        int n = 4; // 网页数量
        double d = 0.85; // 阻尼系数
        double[] pr = new double[n]; // 存储每个网页的PageRank值
        double[][] m = { // 代表网页链接关系的矩阵
            {0, 1, 1, 1},
            {1, 0, 0, 0},
            {1, 0, 0, 0},
            {1, 0, 0, 0}
        };
        double[] out = new double[n]; // 存储每个网页的出度值
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                out[i] += m[i][j];
            }
        }
        Arrays.fill(pr, 1.0 / n); // 初始化每个网页的PageRank值
        double[] tmp = new double[n];
        for (int iter = 0; iter < 10; iter++) { // 迭代10次
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                tmp[i] = 0;
                for (int j = 0; j < n; j++) {
                    if (m[j][i] > 0) {
                        tmp[i] += pr[j] / out[j];
                    }
                }
                tmp[i] = (1 - d) / n + d * tmp[i];
            }
            pr = tmp.clone();
        }
        // 输出每个网页的PageRank值
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            System.out.printf("PR[%d] = %.4f\n", i, pr[i]);
        }
    }
}

在上述代码中，我们首先定义了网页数量n和阻尼系数d。然后，我们定义了一个n×n的矩阵m来代表网页链接关系，其中m[i][j]表示网页i是否链接到了网页j。我们还定义了一个n元素的数组pr来存储每个网页的PageRank值，以及一个n元素的数组out来存储每个网页的出度值。

在计算PageRank值之前，我们需要先计算每个网页的出度值out。然后，我们初始化每个网页的PageRank值为1/n。接下来，我们进行10次迭代，每次迭代都根据PageRank公式计算每个网页的PageRank值。最后，我们输出每个网页的PageRank值。

需要注意的是，上述代码中的矩阵m是一个假设的网页链接关系矩阵，实际情况下需要根据实际的网页链接关系来构建矩阵。