距离向量算法 dv 习题

时间: 2023-12-22 15:29:07 浏览: 58
距离向量算法(Distance Vector Algorithm)是一种用于计算网络中路由表的分布式算法。它基于每个节点维护一个距离向量,其中包含到达其他节点的最短路径距离信息。节点通过交换距离向量来更新彼此的路由表,以便找到到达目标节点的最短路径。 下面是一个距离向量算法的习题示例: 假设有以下网络拓扑图: ``` A / \ 1 3 / \ B--C \ / 2 4 \ / D ``` 初始时,每个节点只知道直接相连的节点的距离。节点A知道到节点B的距离为1,到节点C的距离为3。节点B知道到节点A的距离为1,到节点D的距离为2。节点C知道到节点A的距离为3,到节点D的距离为4。节点D知道到节点B的距离为2,到节点C的距离为4。 按照距离向量算法的步骤,节点A会将自己的距离向量发送给相邻节点B和C。节点B和C收到距离向量后,会更新自己的路由表。节点B发现通过节点A可以到达节点C,距离为4,节点C发现通过节点A可以到达节点B,距离为4。节点B和C将更新后的路由表发送给相邻节点A和D。 节点A收到节点B和C的更新后的路由表,会更新自己的路由表。节点A发现通过节点B可以到达节点D,距离为3,节点A发现通过节点C可以到达节点D,距离为7。节点A将更新后的路由表发送给相邻节点B和C。 节点B和C收到节点A的更新后的路由表,会再次更新自己的路由表。节点B发现通过节点A可以到达节点D,距离为3,节点C发现通过节点A可以到达节点D,距离为7。节点B和C将更新后的路由表发送给相邻节点A和D。 节点A、B、C、D会不断地交换距离向量和更新路由表,直到所有节点的路由表收敛,即不再发生变化。 最终,每个节点都会知道到达其他节点的最短路径距离,从而实现了网络中的路由。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

无线传感器网络DV-Hop定位改进算法

提出了一种改进的DV-Hop 定位算法, 通过对DV-Hop算法的局部优化, 减小了定位计算量, 并使得改进的DV-Hop算法对不规则形状的节点分布网络具有较强的适应性, 克服了原算法只适用于各向同性网络的不足。仿真结果...
recommend-type

Python文本特征抽取与向量化算法学习

主要为大家详细介绍了Python文本特征抽取与向量化算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

关于支持向量机的SVM讲解ppt

之前的以此组会,老师让讲一下支持向量机SVM的基本知识,就做了一个ppt介绍。 里面主要软硬间隔,对偶相关的知识
recommend-type

支持向量机优化基于K-means的蚁群聚类算法

引入具有全局最优性的支持向量机SVM,取各类中心附近适当数据训练支持向量机,然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类,进一步优化聚类结果,使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明,新的算法可以明显...
recommend-type

SMO支持向量机 算法 代码

SMO 算法支持向量机(Support Vector Machine)是一种新近出现的解决模式识别问题的有效工具。它的数学模型可以归结为一个有约束的二次规划问题。如何快速准确地解这个二次规划,是SVM推广应用中的一个重要环节。...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。