計算機網路演算法
Ⅰ 計算機網路路由演算法
關於路由器如何收集網路的結構信息以及對之進行分析來確定最佳路由，有兩種主要的路由演算法：
總體式路由演算法和分散式路由演算法。採用分散式路由演算法時，每個路由器只有與它直接相連的路由器的信息——而沒有網路中的每個路由器的信息。這些演算法也被稱為DV（距離向量）演算法。採用總體式路由演算法時，每個路由器都擁有網路中所有其他路由器的全部信息以及網路的流量狀態。這些演算法也被稱為LS（鏈路狀態）演算法。
Ⅱ 計算機網路的最短路徑演算法有哪些對應哪些協議
用於解決最短路徑問題的演算法被稱做「最短路徑演算法」，有時被簡稱作「路徑演算法」。最常用的路徑演算法有：
Dijkstra演算法、A*演算法、SPFA演算法、Bellman-Ford演算法和Floyd-Warshall演算法，本文主要介紹其中的三種。
最短路徑問題是圖論研究中的一個經典演算法問題，旨在尋找圖（由結點和路徑組成的）中兩結點之間的最短路徑。
演算法具體的形式包括：
確定起點的最短路徑問題：即已知起始結點，求最短路徑的問題。
確定終點的最短路徑問題：與確定起點的問題相反，該問題是已知終結結點，求最短路徑的問題。在無向圖中該問題與確定起點的問題完全等同，在有向圖中該問題等同於把所有路徑方向反轉的確定起點的問題。
確定起點終點的最短路徑問題：即已知起點和終點，求兩結點之間的最短路徑。
全局最短路徑問題：求圖中所有的最短路徑。
Floyd
求多源、無負權邊的最短路。用矩陣記錄圖。時效性較差，時間復雜度O(V^3)。
Floyd-Warshall演算法（Floyd-Warshall algorithm）是解決任意兩點間的最短路徑的一種演算法，可以正確處理有向圖或負權的最短路徑問題。
Floyd-Warshall演算法的時間復雜度為O(N^3)，空間復雜度為O(N^2)。
Floyd-Warshall的原理是動態規劃：
設Di,j,k為從i到j的只以(1..k)集合中的節點為中間節點的最短路徑的長度。
若最短路徑經過點k，則Di,j,k = Di,k,k-1 + Dk,j,k-1；
若最短路徑不經過點k，則Di,j,k = Di,j,k-1。
因此，Di,j,k = min(Di,k,k-1 + Dk,j,k-1 , Di,j,k-1)。
在實際演算法中，為了節約空間，可以直接在原來空間上進行迭代，這樣空間可降至二維。
Floyd-Warshall演算法的描述如下：
for k ← 1 to n do
for i ← 1 to n do
for j ← 1 to n do
if (Di,k + Dk,j < Di,j) then
Di,j ← Di,k + Dk,j;
其中Di,j表示由點i到點j的代價，當Di,j為 ∞ 表示兩點之間沒有任何連接。
Dijkstra
求單源、無負權的最短路。時效性較好，時間復雜度為O（V*V+E）,可以用優先隊列進行優化，優化後時間復雜度變為0（v*lgn）。
源點可達的話，O（V*lgV+E*lgV）=>O（E*lgV）。
當是稀疏圖的情況時，此時E=V*V/lgV，所以演算法的時間復雜度可為O（V^2） 。可以用優先隊列進行優化，優化後時間復雜度變為0（v*lgn）。
Bellman-Ford
求單源最短路，可以判斷有無負權迴路（若有，則不存在最短路），時效性較好，時間復雜度O（VE）。
Bellman-Ford演算法是求解單源最短路徑問題的一種演算法。
單源點的最短路徑問題是指：給定一個加權有向圖G和源點s，對於圖G中的任意一點v，求從s到v的最短路徑。
與Dijkstra演算法不同的是，在Bellman-Ford演算法中，邊的權值可以為負數。設想從我們可以從圖中找到一個環
路（即從v出發，經過若干個點之後又回到v）且這個環路中所有邊的權值之和為負。那麼通過這個環路，環路中任意兩點的最短路徑就可以無窮小下去。如果不處理這個負環路，程序就會永遠運行下去。 而Bellman-Ford演算法具有分辨這種負環路的能力。
SPFA
是Bellman-Ford的隊列優化，時效性相對好，時間復雜度O（kE）。（k< 與Bellman-ford演算法類似，SPFA演算法採用一系列的鬆弛操作以得到從某一個節點出發到達圖中其它所有節點的最短路徑。所不同的是，SPFA演算法通過維護一個隊列，使得一個節點的當前最短路徑被更新之後沒有必要立刻去更新其他的節點，從而大大減少了重復的操作次數。
SPFA演算法可以用於存在負數邊權的圖，這與dijkstra演算法是不同的。
與Dijkstra演算法與Bellman-ford演算法都不同，SPFA的演算法時間效率是不穩定的，即它對於不同的圖所需要的時間有很大的差別。
在最好情形下，每一個節點都只入隊一次，則演算法實際上變為廣度優先遍歷，其時間復雜度僅為O(E)。另一方面，存在這樣的例子，使得每一個節點都被入隊(V-1)次，此時演算法退化為Bellman-ford演算法，其時間復雜度為O(VE)。
SPFA演算法在負邊權圖上可以完全取代Bellman-ford演算法，另外在稀疏圖中也表現良好。但是在非負邊權圖中，為了避免最壞情況的出現，通常使用效率更加穩定的Dijkstra演算法，以及它的使用堆優化的版本。通常的SPFA。
Ⅲ 計算機網路安全基礎 des演算法主要有哪幾部分
主要分成三部分組成：密鑰生成、加密和解密。
由於DES的加密和解密演算法是一樣的，只不過密鑰使用順序顛倒了。所以具體實現起來只需要寫一個密鑰生成程序和一個加密程序。
Ⅳ Dijkstrath演算法是什麼如何用Dijkstrath演算法求計算機網路拓撲圖的最短路徑
Dijkstra演算法是典型 的單源最短路徑演算法，用於計算一個節點到其他所有節點的最短路徑。主要特點是以起始點為中心向外層層擴展，直到擴展到終點為止。Dijkstra演算法是很有代表性的最短路徑演算法，在很多專業課程中都作為基本內容有詳細的介紹，如數據結構，圖論，運籌學等等。Dijkstra一般的表述通常有兩種方式，一種用永久和臨時標號方式，一種是用OPEN, CLOSE表的方式，這里均採用永久和臨時標號的方式。注意該演算法要求圖中不存在負權邊。
迪傑斯特拉(Dijkstra)演算法思想
按路徑長度遞增次序產生最短路徑演算法：
把V分成兩組：
（1）S：已求出最短路徑的頂點的集合
（2）V-S=T：尚未確定最短路徑的頂點集合
將T中頂點按最短路徑遞增的次序加入到S中，
保證：（1）從源點V0到S中各頂點的最短路徑長度都不大於
從V0到T中任何頂點的最短路徑長度
（2）每個頂點對應一個距離值
S中頂點：從V0到此頂點的最短路徑長度
T中頂點：從V0到此頂點的只包括S中頂點作中間
頂點的最短路徑長度
依據：可以證明V0到T中頂點Vk的最短路徑，或是從V0到Vk的
直接路徑的權值；或是從V0經S中頂點到Vk的路徑權值之派渣和
（反證法可證）塵穗悄
求最短路徑步驟
演算法步驟如下：
1. 初使時令 S={V0},T={其餘頂點}，T中頂點對應的距離值
若存在族改<V0,Vi>，d(V0,Vi)為<V0,Vi>弧上的權值
若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為∝
2. 從T中選取一個其距離值為最小的頂點W且不在S中，加入S
3. 對其餘T中頂點的距離值進行修改：若加進W作中間頂點，從V0到Vi的
距離值縮短，則修改此距離值
重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止
Ⅳ 計算機網路中的距離向量演算法（RIP）的基本原理
RIP協議採用距離向量演算法，在實際使用中已經較少適用。在默認情況下，RIP使用一種非常簡單的度量制度：距離就是通往目的站點所需經過的鏈路數，取值為1~15，數值16表示無窮大。RIP進程使用UDP的520埠來發送和接收RIP分組。RIP分組每隔30s以廣播的形式發送一次，為了防止出現「廣播風暴」，其後續的的分組將做隨機延時後發送。在RIP中，如果一個路由在180s內未被刷，則相應的距離就被設定成無窮大，並從路由表中刪除該表項。RIP分組分為兩種：請求分組和響應分組。
Ⅵ 計算機網路中的路由器使用距離向量演算法
1、假設路由器使用距離向量演算法，下圖給出了網路拓撲及路由器的初始路由表（只包含部分欄位），假設A給B傳了一次路由信息，B處理後又也給C傳了一次路由信息，請在表中填寫經過路由信息交換之後B和C的路由表（相鄰路由器間距離計為1）。
2、B路由器增加2條：10.3.0.0 s0 1
10.4.0.0 s1 1
3、C路由器增加2條：10.3.0.0 s0 2
10.2.0.0 S0 1