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

Hasonló dokumentumok
Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009

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

Számítógépes Hálózatok ősz 2006

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

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

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

2: Minimális feszítőfák, legrövidebb utak. HálózatokII, 2007

Diszkrét matematika 2. estis képzés

EGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF

Gráfelméleti alapfogalmak

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Számítógépes Hálózatok 2013

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

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter

Algoritmusok bonyolultsága

Számítógépes Hálózatok 2008

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y.

Adatszerkezetek II. 1. előadás

Az előadáshoz. Tartalom

III. Gráfok. 1. Irányítatlan gráfok:

Organizáció. Számítógépes Hálózatok Vizsga. Bevezetés. Web-oldal

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

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Számítógépes Hálózatok 2008

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése

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

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

Gráfalgoritmusok ismétlés ősz

Diszkrét matematika 2. estis képzés

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

Gráfelmélet jegyzet 2. előadás

Diszkrét matematika 2.

Organizáció. Számítógépes Hálózatok Vizsga. Gyakorlati jegy: Folyamatos számonkérés

Számítógépes Hálózatok 2011

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

Hálózati architektúrák laborgyakorlat

A félév során előkerülő témakörök

Gráfok. Programozás II. előadás. Szénási Sándor.

Függvények növekedési korlátainak jellemzése

22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA

ELTE IK Esti képzés tavaszi félév. Tartalom

Deníciók és tételek a beugró vizsgára

Gráfelméleti feladatok. c f

Nagyordó, Omega, Theta, Kisordó

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

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

Diszkrét matematika 2 (C) vizsgaanyag, 2012 tavasz

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

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

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

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

1. tétel - Gráfok alapfogalmai

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

GráfRajz fejlesztői dokumentáció

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Algoritmuselmélet 7. előadás

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.

Hálózati architektúrák laborgyakorlat

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.

1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

Az optimális megoldást adó algoritmusok

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Algoritmuselmélet 1. előadás

Diszkrét matematika 1. estis képzés

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

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

Hálózati Algoritmusok

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Általános algoritmustervezési módszerek

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

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

HÁLÓZAT Maximális folyam, minimális vágás

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

Hálózattervezés Alpjai 2007

A számítástudomány alapjai

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

Elemi adatszerkezetek

Hálózatszámítási modellek

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

Adott: VPN topológia tervezés. Költségmodell: fix szakaszköltség VPN végpontok

Bonyolultságelmélet gyakorlat 06 Gráfos visszavezetések II.

A gráffogalom fejlődése

Tuesday, March 6, 12. Hasító táblázatok

Hasonlósági keresés molekulagráfokon: legnagyobb közös részgráf keresése

Diszkrét matematika 2.

7. Régió alapú szegmentálás

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Algoritmuselmélet 1. előadás

Számítógép hálózatok

Átírás:

Hálózatok II 2007 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1

Az előadáshoz Előadás: Szerda 17:00 18:30 Gyakorlat: nincs Vizsga írásbeli Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/g/07nwii 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 publikációk 2

Tartalom Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: algoritmus elemzés, gráfok, minimális feszítőfák Routing legrövidebb utakkal Legrövidebb utak fája IP prefix lookup Trie, hashing TCP hatékonyság, fairness Online kapcsolat engedélyezés kontroll ATM hálózatokban 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 4 2 1 5 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