PageRank演算法核心

讀者盆友，中午好，這裡分享下pagerank演算法的核心思想。

本部落格**示例均來自：演算法 algorithmes forth edition

[美] robert sedgewick kevin wayne 著 謝路雲譯

package com.cmh.algorithm;

import edu.princeton.cs.algs4.st;
/** * 能夠完成點乘的稀疏向量
* * author:起舞的日子
* date:  2020/4/18 上午8:13
*/public
class
sparsevector
public
intsize()
public
void
put(
int i,
double x)
public
double
get(
int i)
else
}public
double
dot(
double
that)
return sum;
}/**
* 總結：
* 1、pagerank演算法的核心思想：矩陣和向量的乘法+稀疏向量
*/public
void
classicmatriximp()
b[i]
= sum;}}
}

使用符號表能夠將矩陣和向量乘法的速度提公升10億甚至更多。

另外對作者說的那句話印象深刻，記錄下：

這種應用(用符號表來實現巨型稀疏矩陣)雖然簡單但非常重要，不願意挖掘其中省時省力的潛力的程式設計師解決實際問題能力的潛力也必然是有限的，能夠將執行速度提公升幾十億倍的程式設計師勇於面對看似無法解決的問題。

PageRank演算法初探

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PageRank 演算法隨記

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