谷歌的創(chuàng)始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林當時還是研究生院的兩個學生，他們發(fā)明了一種新的網絡搜索算法：讓網頁自己給自己投票，不是舉手投票，而是用 實際行動（鏈接）投票。在上面的例子中，頁面X和頁面Y都鏈向頁面Z，頁面Z是這個迷你網絡中唯一有兩個外鏈接指向它的頁面。所以，頁面Z是這個迷你網絡 中最“流行”的網頁?！傲餍卸取笔怯行畔⒑康? 。但是，如果一個可疑網頁鏈向另一個網頁，那么另一個網頁也應該被扣分，就像一個不可靠的人推薦的人不值得別人信任一樣?！傲餍卸取北旧聿徽f明問題，只有 被好的網頁“推薦”（好的網頁里含有你的鏈接），才能獲得加分。

于是，我們又回到了那句禪語：最佳網頁是那些鏈接其他最佳網頁的網頁。但是，一開始，誰來決定哪些網頁是最佳網頁呢？

我 們讓網絡自己來決定，具體方式如下：谷歌的搜索算法給每個網頁打一個分數，這個分數叫作“網頁排序號”，是一個介于0和1之間的數字。“網頁排序號”考慮 一個假想的上網者，他會在這個網頁上花掉的時間占總上網時間的多大比例？通過回答這個問題，我們可以度量一個網頁相對于其他網頁的重要程度。這個假想的上 網者是這樣上網的：如果一個網頁上有另外幾個網站的鏈接，他就會從這些鏈接中隨機選擇一個點擊，點擊每個鏈接的概率相等。在這個假設條件下，一個網頁的訪 問量越大（我們假想的上網者的訪問量，不是實際互聯網用戶的訪問量），這個網站就越重要。

因為“網頁排序號”的定義是（假想上網者）訪問這 個網站的時間占總上網時間的比例，所以網絡上所有網頁的“網頁排序號”的總和必然為1。根據守恒定律，我們還可以把“網頁排序號”想象成一股水流，這股水 流在網頁間流動，從體驗不佳的網頁不斷地向體驗良好的網頁匯聚。谷歌的算法考察的就是，從長期來看，這股水流如何分配到網絡中的各個網頁中。

為 了算出水流的分配，我們需要一個巧妙的迭代算法。首先，我們對每個網頁的“網頁排序號”進行一個粗略的估計，用這個猜測值作為迭代的初始值。然后，我們考 慮水流如何不斷地分流到新的網頁中，規(guī)則是：如果一個網頁上有另外幾個網站的鏈接，假設上網者就從這些鏈接中隨機選擇一個點擊，點擊每個鏈接的概率相等。 這個過程不斷地進行下去，直到水停止流動，每個網頁的訪問量穩(wěn)定下來。

一開始，谷歌的算法比較寬泛：每個網頁的初始值都一樣。比如，我們的迷你網絡共有3個網頁，那么每個網頁的“網頁排序號”的初始值都是1/3。