Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009

Hasonló dokumentumok
1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok. HálózatokII, 2007

Hálózatok Rétegei. Számítógépes Hálózatok és Internet Eszközök. TCP/IP-Rétegmodell. Az Internet rétegei - TCP/IP-rétegek

Organizáció. Számítógépes Hálózatok Gyakorlati jegy. Vizsga. Web-oldal

Számítógépes Hálózatok ősz 2006

Organizáció. Számítógépes Hálózatok ősz Tartalom. Vizsga. Web-oldal

2: Minimális feszítőfák, legrövidebb utak. HálózatokII, 2007

Gráfok 2. Legrövidebb utak, feszítőfák. Szoftvertervezés és -fejlesztés II. előadás. Szénási Sándor

EGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Gráfelméleti alapfogalmak

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Számítógépes Hálózatok 2013

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Számítógépes Hálózatok 2012

Organizáció. Számítógépes Hálózatok Vizsga. Gyakorlati jegy: Folyamatos számonkérés

Organizáció Számítógépes Hálózatok Bevezetés, Internet, Referenciamodellek Vizsga Gyakorlati jegy: Folyamatos számonkérés

Számítógépes Hálózatok 2012

Organizáció. Számítógépes Hálózatok Vizsga. Bevezetés. Web-oldal

Számítógépes Hálózatok 2007

Számítógépes Hálózatok 2007

Számítógépes Hálózatok 2008

Diszkrét matematika 2.C szakirány

III. Gráfok. 1. Irányítatlan gráfok:

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma

Adatszerkezetek II. 1. előadás

Organizáció. Számítógépes Hálózatok Vizsga. Bevezetés. Web-oldal

Az előadáshoz. Tartalom

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter

Számítógépes Hálózatok 2008

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y.

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése

Algoritmuselmélet. Gráfok megadása, szélességi bejárás, összefüggőség, párosítás. Katona Gyula Y.

Hálózati architektúrák laborgyakorlat

5/1. tétel: Optimalis feszítőfák, Prim és Kruskal algorithmusa. Legrövidebb utak graphokban, negatív súlyú élek, Dijkstra és Bellman Ford algorithmus.

Diszkrét matematika 2.

Organizáció. Számítógépes Hálózatok Vizsga. Gyakorlati jegy: Folyamatos számonkérés

Számítógépes Hálózatok 2011

Gráfok, definíciók. Gráfok ábrázolása. Az adott probléma megoldásához ténylegesen mely műveletek szükségesek. Ábrázolások. Példa:

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Gráfelmélet jegyzet 2. előadás

A félév során előkerülő témakörök

Minimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra:

Gráfalgoritmusok ismétlés ősz

ELTE IK Esti képzés tavaszi félév. Tartalom

Deníciók és tételek a beugró vizsgára

Nagyordó, Omega, Theta, Kisordó

Gráfok. Programozás II. előadás. Szénási Sándor.

Függvények növekedési korlátainak jellemzése

Más szavakkal formálisan:, ahol olyan egész szám, hogy. Más szavakkal formálisan:, ahol olyan egész szám, hogy.

Hálózati architektúrák laborgyakorlat

22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA

Gráfelméleti feladatok. c f

1. tétel - Gráfok alapfogalmai

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

GráfRajz fejlesztői dokumentáció

Nagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1.

Számítógép hálózatok

Minimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra:

1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Hálózati ismeretek. Az együttműködés szükségessége:

OSI-ISO modell. Az OSI rétegek feladatai: Adatkapcsolati réteg (data link layer) Hálózati réteg (network layer)

Gráfok 1. Tárolási módok, bejárások. Szoftvertervezés és -fejlesztés II. előadás. Szénási Sándor

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Sali Attila Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. I. B. 137/b március 16.

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Hálózati Algoritmusok

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2 (C) vizsgaanyag, 2012 tavasz

4: Az IP Prefix Lookup Probléma Bináris keresés hosszosztályok alapján. HálózatokII, 2007

Építésikivitelezés-Vállalkozás / 2: Gráftechnikai alapfogalmak VÁLLALKOZÁS. javított háttöltés

Az optimális megoldást adó algoritmusok

1. Gráfmodellek. 1.1 Königsbergi hidak (Euler, 1736)

Az ISO/OSI Referenciamodell. Számítógépes Hálózatok ősz OSI versus TCP/IP. Az Internet rétegei - TCP/IP-rétegek

GRÁFELMÉLET. 7. előadás. Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus

Számítógépes Hálózatok ősz Rétegmodell, Hálózat tipusok, Fizikai réteg -- digitális kódok, önütemező kódok

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

Algoritmuselmélet 1. előadás

Hálózattervezés Alpjai 2007

1. A számítógép-hálózatok ISO-OSI hivatkozási modelljének hálózati rétege 1.a Funkciói, szervezése

Elemi adatszerkezetek

Példa Hajtsuk végre az 1 pontból a Dijkstra algoritmust az alábbi gráfra. (A mátrixban a c i j érték az (i, j) él hossza, ha nincs él.

Bonyolultságelmélet gyakorlat 06 Gráfos visszavezetések II.

Algoritmuselmélet 7. előadás

Hasonlósági keresés molekulagráfokon: legnagyobb közös részgráf keresése

Példa Hajtsuk végre az 1 pontból a Dijkstra algoritmust az alábbi gráfra. (A mátrixban a c i j érték az (i, j) él hossza, ha nincs él.

Általános algoritmustervezési módszerek

HÁLÓZAT Maximális folyam, minimális vágás

Hálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.

Melykeres(G) for(u in V) {szin(u):=feher Apa(u):=0} for(u in V) {if szin(u)=feher then MBejar(u)}

SzA II. gyakorlat, szeptember 18.

Specifikáció. B logikai formula, a bemeneti feltétel, K logikai formula, a kimeneti feltétel, A az algoritmus, amelyre az állítás vonatkozik.

Hálózati réteg, Internet

Specifikáció. B logikai formula, a bemeneti feltétel, K logikai formula, a kimeneti feltétel, A az algoritmus, amelyre az állítás vonatkozik.

Átírás:

Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Hétfő 10:00 12:00 óra Gyakorlat: Hétfő 14:00-16:00 óra Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/0910nwmsc Irodalom: J. Cheriyan, R. Ravi: Approximation Algorithms for Network Problems, Lecture Notes. T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest: Introduction to Algorithms. MIT Press, 1990. Aktuális cikkek 2

Tartalom Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: algoritmusok elmzése elemzés, gráfok Csomag továbbítás, IP prefix lookup Trie, hashing Vonalkapcsolás, kapcsolat engedélyezés (CAC) ATM hálózatokban TCP Peer to peer hálózatok elosztott információ 3 Motiváció 4

Hálózatok struktúrájának összehasonlítása Hierarchikus telefon-hálózat Az Internet 5 Az Internet Autonóm rendszerek forrás: netdimes.org (lanet-vi) 6

Az Internet routerei forrás: netdimes.org 7 Az ISO/OSI Referenciamodell 7. Felhasználói (Application) E-Mail, Terminal, Remote login 6. Prezentációs (Presentation) Az adatok rendszerfüggő prezentációja (EBCDIC/ASCII) 5. Ülés (Session) Felépítés, befejezés, újrakezdési pontok 4. Szállítói (Transport) Szegmentálás, Torlódáselkerülés 3. Hálózati (Network) Routing 2. Adatkapcsolati (Data Link) Check sum, folyam-felügyelet 1. Fizikai (Physical) Elektronikus, mechanikus, optikai eszközök 8

OSI versus TCP/IP 9 Aszimptótika Legyen f,g : N 0 R két függvény. f majdnem mindig nem nagyobb g-nél, f mm g, ha n 0 N 0 n n 0, n N 0 : f(n) g(n). f(n) = O(g(n)), ha c R : f mm c g. (c konstans, n-től független) f(n) = Ω(g(n)), ha c R : c g mm f. f(n) = Θ(g(n)), ha f = O(g) és f = Ω(g). f(n) = o(g(n)), ha lim n f(n) / g(n) = 0. f(n) = ω(g(n)), ha lim n g(n) / f(n) = 0. 10

Aszimptótika Egy algoritmus komplexitása: Legyen P : probléma, I : input, A: algoritmus, ami megoldja P-t T A (I) : az A algoritmus futási ideje I inputtal S A (I) : az A algoritmus tárigénye I inputtal T A (n) := sup {T A (I) : I n} S A (n) := sup {S A (I) : I n} 11 Aszimptótika P probláma komplexitása: T(P) = O(f(n)), ha A algoritmus, hogy A megoldja P-t és T A (n)= O(f(n)) T(P) = Ω(f(n)), ha A algoritmus ami megoldja P-t : T A (n) = Ω(f(n)) T(P) = Θ(f(n)), ha T(P) = O(f(n)) és T(P)= Ω(f(n)) T(P) = o(f(n)), ha A algoritmus, hogy A megoldja P-t és T A (n) = o(f(n)) T(P) = ω(f(n)), ha A algoritmus, ami megoldja P-t : T A (n) = ω(f(n)) 12

Gráfok Kommunikációs hálózatok reprezentációja: Gráfok Gráf G=(V,E) V: Csomópontok (csúcsok) halmaza E: Élek halmaza Amikor több gráffal dolgozunk, akkor egy G gráf csomópontjainak halmazát V(G) vel, éleinek halmazát E(G) vel jelöljük. Csomópont Router, Switch, Host Él fizikai összeköttetés (Link) 13 Irányítatlan gráfok Az élekhez nics irány hozzárendelve Az éleket a csomópontok kételemű részhalmazai reprezentálják: e={u,v} Azt mondjuk, hogy az él e={u,v} a u és v csomóponthoz incidens. Ha a csomópont u és v egy éllel össze van kötve, akkor azt mondjuk, hogy u és v adjacens. 14

Irányított gráfok (Digráfok) Minden élnek van egy kezdőpontja és egy végpontja Az éleket csomópontok rendezett párjával reprezentáljuk e=(u,v). Egy v csomópont ki-foka: { e E: e=(v,w) } Egy v csomópont be-foka: { e E: e=(u,v) } Egy speciális eset: szimmetrikusan irányított gráfok: (u,v) E (v,u) E. 15 Gráfok reprezentációja A továbbiakban mindig n= V a csomópontok száma és m= E az élek száma a gráfban. G gráf szokásos reprezentációja: A csomópontok listája Az élek listája Minden csomóponthoz egy lista a hozzá incidens élekről (irányított gráfoknál egy külön lista a bemenő es a kimenő élekről) Tárigény: O(n+m) Alternativ: Adjazecia mátrix nxn mátrix A a ij = 1, ha csomópont i és j össze vannak kötve egy éllel, egyebként 0. Tárigény: O(n 2 ) 16

Súlyozott gráfok A csomópontokhoz ill. élekhez gyakran súlyok vannak rendelve. Pl. minden élhez rendelhetünk egy kapacitást c : E R + függvény által, ami a link sávszélességét adja meg. 5 5 4 2 1 3 3 2 2 3 2 17 Út, kör Egy út u-tól v-hez egy G=(V,E) gráfban (u,v V) egymást követő élek egy olyan sorozata (x 0,x 1 ),(x 1,x 2 ),,(x k-1,x k ), ahol u = x 0, v = x k. Egy egyszerű út u-tól v-hez egy olyan út u-tól v-hez, ahol minden csomópont csak egyszer fordul elő. Egy P út hossza egy súlyozatlan gráfban az élek száma P-ben. Egy P út hossza egy súlyozott gráfban az élek súlyainak összege P-ben. Egy kör (ciklus) egy G=(V,E) gráfban egymást követő élek egy olyan sorozata (x 0,x 1 ),(x 1,x 2 ),,(x k-1,x k ), ahol x 0 = x k. Egy egyszerű kör egy olyan kör, amelyben minden csomópont csak egyszer fordul elő. 18

Összefüggőség, erős összefüggőség Egy irányítatlan gráf G összefüggő, ha G-ben minden csomópontból minden más csomóponthoz létezik egy út. Egy irányított gráf G erősen összefüggő, ha G-ben minden csomópontból minden más csomóponthoz létezik egy irányított út. összefüggő nem erősen összefüggő 19 Teljes gráf, részgráf, indukált részgráf Egy gráf teljes, ha a gráf minden lehetséges élet valóban tartalmaz. Egy G =(V,E ) gráf részgráfja G=(V,E) gráfnak, ha V V és E E. G indukált részgráfja G-nek, ha E minden olyan élet tartalmaz E-ből, amely V két csomópontját köti össze. részgráf indukált részgráf 20

Fák, Feszítőfák Egy irányítatlan gráf egy fa, ha összefügő és nem tartalmaz kört. Egy irányítatlan G=(V,E) gráf feszítőfája egy olyan fa, melynek csomóponthalmaza V és részgráfja G-nek. A csomópontokat, melyek foka 1, leveleknek nevezzük. Ha egy fa egy csomópontja ki van jelölve mint gyökér, akkor a fát gyökeres fának nevezzük. Egy gyökeres fában minden v csomópontnak a gyökér kivételével pontosan egy p(v) szülő csomópontja van, amely v-hez adjacens és a v-től a gyökérhez vezető egyértelmű úton van. Minden más v-hez adjacens csomópontot v gyermekének nevezünk. Ha egy irányítatlan gráf nem összefüggő, akkor a maximális összefüggő részgráfjait a gráf összefüggő komponenseinek nevezzük. Egy feszítőfa 21