PageRank算法由Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在1998年提出，并应用在Google搜索引擎的检索结果排序上。该算法利用了互联网中网页的链接结构，通过网页之间的相互链接来评估网页的重要性。PageRank的基本假设是：一个网页的重要性可以通过链接到它的其他网页的数量和质量来衡量。 算法的核心思想是：如果一个页面被许多其他页面链接，那么这个页面就可能很重要，即具有较高的PageRank值。PageRank引入了一个随机冲浪模型，即假设一个浏览者在互联网上随机选择链接进行浏览，而不考虑链接的具体内容。这个过程可以类比为一个随机行走的过程，通过模拟这样一个过程，来计算每个页面的稳定概率分布，这个分布即为PageRank值。 PageRank算法的计算基于一个迭代过程，即不断更新每个页面的PageRank值，直到这些值收敛到一个稳定的分布。为了计算PageRank值，每个页面被赋予一个初始的PageRank值，这个值在迭代过程中根据链接关系进行重新分配。链接到其他页面的页面会将其PageRank值部分转移给它所链接的页面。如果一个页面被多个页面链接，那么它分配出去的PageRank值会相应地减少，而每个接受链接的页面则会获得这些转移过来的PageRank值的一部分。 PageRank的计算涉及多个参数，比如阻尼系数（通常设为0.85），这个系数用来模拟浏览者继续点击链接的概率，而不是随机跳转到另一个页面的概率。此外，算法还会考虑页面的出站链接数量，如果一个页面有很多出站链接，那么它对其他页面的贡献将会减少。 PageRank算法在实际应用中还考虑了多种因素以增强其准确性和实用性。例如，为了防止恶意网页通过建立大量链接来提升自己的PageRank值，Google会对链接的质量进行评估，排除或减少垃圾链接的影响。此外，PageRank算法也在不断地进行优化和改进，以应对互联网快速发展和链接结构变化带来的挑战。 PageRank的提出对搜索引擎的发展产生了深远的影响，它不仅提高了搜索结果的相关性，也对互联网链接结构的分析和理解提供了新的视角。Google公司使用PageRank作为其网页排序的核心算法之一，这一算法的应用帮助Google在早期的搜索引擎市场中脱颖而出，成为市场上的主导者。 PageRank算法通过利用网页之间的链接关系和随机冲浪模型来计算网页的重要性，它为网页排序提供了一种有效的量化方法。尽管现在搜索引擎的算法已经变得更为复杂和多样化，但PageRank仍然是一个重要的基础概念，在评价网页重要性方面仍然发挥着关键作用。

鸡群算法，采用matlab编写，里面附有注释

杭州电子科技大学，刘春英博士的算法讲解的课件

RC5算法 1994年设计，1995年公开 RC5是一种分组长度、密钥长度和加密迭代轮数都可变的分组密码体制。RC5算法包括三部分：密钥扩展、加密算法和解密算法。 RC5表示为RC5-w/r/b,w(字) 、r(加密轮数)、b(密钥的字节长度)，输入为2w 例如：RC5-32/12/16,输入64位，12轮，密钥128 分组长度可变，密钥长度可变，迭代轮数可变

PageRank是一种在搜索引擎中根据网页之间相互的链接关系计算网页排名的技术。PageRank是Google用来标识网页的等级或重要性的一种方法。其级别从1到10级，PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。

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选择和排序的舍伍德算法 只需进行随机预处理，将输入实例中元素打乱即可，相当于洗牌，后处理无需进行 例如，对于确定性选择算法，可以用下面的洗牌算法Shuffle将数组a中元素随机排列，然后用确定性选择算法求解。这样做所收到的效果与舍伍德型算法的效果是一样的。 template void Shuffle(Type a[], int n) { // 随机洗牌算法 static RandomNumber rnd; for (int i=0; i

2022-12-25 19:15:44 461KB 随机算法

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