给我一个自动地发现拓朴结构的算法
时间: 2023-04-08 12:02:16 浏览: 58
可以使用深度学习中的图神经网络来自动发现拓扑结构。其中比较常用的算法包括Graph Convolutional Networks (GCN)、Graph Attention Networks (GAT)等。这些算法可以通过对图中节点和边的特征进行学习,来实现对拓扑结构的自动发现。
相关问题
给我一个自动地在计算机网络中发现拓朴结构的算法
可以使用广度优先搜索(BFS)算法来发现计算机网络中的拓扑结构。该算法从一个起始节点开始,逐层遍历与该节点相邻的节点,并标记已经访问过的节点,直到遍历完整个网络。通过记录每个节点的父节点,可以构建出整个网络的拓扑结构。
给我一个自动地在计算机网络中发现拓朴结构的算法的python代码
以下是一个基于广度优先搜索的自动发现计算机网络拓扑结构的Python代码:
```python
import networkx as nx
def discover_topology(ip_address):
G = nx.Graph()
visited = set()
queue = [ip_address]
while queue:
current_ip = queue.pop(0)
if current_ip in visited:
continue
visited.add(current_ip)
try:
response = os.system("ping -c 1 " + current_ip)
if response == 0:
G.add_node(current_ip)
output = os.popen("arp -a " + current_ip).read()
for line in output.splitlines():
if "(" + current_ip + ")" in line:
neighbor_ip = re.findall(r"\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}", line)[0]
G.add_edge(current_ip, neighbor_ip)
queue.append(neighbor_ip)
except:
pass
return G
```
这个算法基于广度优先搜索,从指定的IP地址开始,依次向外扩展,通过ping命令检测主机是否在线,通过arp命令获取主机的邻居信息,从而构建网络拓扑结构。
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