Java实现无向图PageRank算法

无向图邻接链表算法实践 本实验基于李春葆老师的《数据结构与算法》课程，实践了利用邻接链表存储无向图并实现相关算法。实验内容涵盖了图的基本概念、邻接链表的构建、深度优先搜索、广度优先搜索等经典算法。通过实验，我深入理解了图论基础，掌握了使用邻接链表表示图结构的方法，并熟练运用相关算法解决实际问题。

这是一段内存和缓存效率高的C/C++实现，用于自定义算法中的无向图拓扑识别与网络优化设计，依赖已编译的Fortran BLAS二进制文件以加速线性代数计算。使用此代码需要构建适用于CPU架构的BLAS软件包，并在项目中链接二进制文件。代码实现了三种方法，用于发现带有随机噪声的无向共识网络的拓扑结构识别与优化设计：原始-双重IP方法，近端梯度法，近端牛顿法。近端梯度法通过软阈值运算符更新控制器图拉普拉斯算子。在IP方法中，牛顿方向通过基于预条件共轭梯度的迭代获得，而在近端牛顿法中，通过活动变量集上的循环坐标下降计算。该C/C++实现已成功解决具有数百万边的图形问题，运行时间仅需几分钟。

评估有向图与无向图在连接方面的特性。

PageRank是由Google创始人拉里·佩奇提出的一种网页排名算法，通过分析网络中的超链接结构来评估网页的重要性。在这个项目中，我们展示了一个使用Matlab实现PageRank算法的代码包，包含三个关键的M文件：createRandomMetrics.m、mypagerank.m和runPageRank.m。createRandomMetrics.m负责生成模拟网页链接关系的转移矩阵。mypagerank.m是PageRank算法的核心实现，通过迭代计算网页的重要性。runPageRank.m整合了前两个函数，提供一站式的PageRank算法执行接口。

判断图的连通性，用 Python 写其实挺好上手的，尤其是配合 NetworkX 这个库，简直是图论入门的好搭档。课程里的思路也比较清晰，先讲 有向图 和 无向图 是啥，再一步步带你撸 DFS 和 BFS，手把手教你写判断逻辑。 图的遍历方式你应该不陌生，深度优先就是一条路走到黑，广度优先则是按层推进。你可以理解成 DFS 像探险，BFS 像排队办事，各有用途。连通性判断这块，思路其实就两个：图是不是能“一口气”走完所有点；如果不能，它断了。 代码部分挺简洁，用 nx.Graph() 和 nx.DiGraph() 创建图结构，加个几条边，直接调 is_connected() 或 is_stro

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

实现Pagerank算法的大作业，包括数据读取、分块处理以及map_reduce过程。这些步骤对于理解和应用Pagerank算法至关重要。

PageRank 算法的简单迭代实现，思路清晰，逻辑不绕。图里的节点和边先列出来，按公式一轮一轮算，结果收敛得还挺快。讲稿里把推导过程也写得挺明白，照着走基本不会出错。MapReduce 的实现方式也顺带讲了，适合大规模网页数据，尤其适合用在 Hadoop 上。用 Java 配合 Hadoop API 写一下，分布式跑起来，效率高不少。你要是搞大数据或者做搜索引擎优化，这份讲稿还挺值得看看。配套资源也丰富，从基础的 PageRank 到具体代码实现、MapReduce 分布，内容层次清晰，有理有据，查资料也方便。

graphViz4Matlab 是一个 MATLAB 工具箱，可通过 GraphViz 在 MATLAB 图形窗口中显示有向或无向图。