/PageRank算法是Google诞生之初的核心技术之一，它通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性。简单来说，一个网页被越多高质量的页面链接，它的权重就越高。这就像学术论文中的引用数量，引用越多越权威。

核心公式为：PR(A) = (1-d) + d ∑(PR(Ti)/C(Ti))。其中PR(A)表示网页A的PageRank值，d为阻尼系数（通常设为0.85），Ti是链接到A的网页，C(Ti)是Ti指向的其他网页数量。这个公式循环计算直到收敛，从而得出每个网页的最终排名。

那么如何用Python实现呢？首先构建网页链接矩阵，然后利用NumPy或Pandas进行数值运算。接着迭代计算直至结果稳定，最后输出各网页的PageRank值。虽然代码逻辑简单，但需要处理好矩阵运算和数据结构问题。💡

PageRank不仅适用于搜索引擎优化，还能用于社交网络分析、推荐系统等领域。快动手试试吧！✨