
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文檔簡介
1、對于IP包分類的問題,本文先介紹了目前常用的分類算法,分析了各個算法的優(yōu)缺點.針對交叉相乘法速度快,但對存儲空間的需求大的問題,本文在第三章提出了對交叉相乘法進(jìn)行改進(jìn)的方法.這個改進(jìn)方法在提高速度的同時,還成倍地降低了對存儲空間的要求.對于交叉相乘法,原來對于每一維的分類是基于地址的形式上的區(qū)別,將每一維地址分為若干類,然后交叉相乘.由這種分類方法分出的各個類,無論是在一維還是二維上,它們都是有重疊的,所以沒法用快速查找算法.本文提出基
2、于各維對空間的無重疊的劃分的基礎(chǔ)上的分類,從而在查找上可以使用更快的算法.為了對交叉相乘法所產(chǎn)生的巨大的表進(jìn)行壓縮,本文先是利用了等價類的方法對表中重復(fù)的行或列進(jìn)行壓縮,然后使用行程編碼或位向量的方法對表進(jìn)一步壓縮.同時利用類似貨郎擔(dān)問題的解決辦法來提高壓縮率.本文中在提出方法的同時也提供了算法.為了驗證這個方法的正確性,我們使用現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)中自治系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)前綴產(chǎn)生模擬的分類數(shù)據(jù)庫,用非隨機方式及隨機方式產(chǎn)生不同大小及具有不同動作數(shù)量的數(shù)據(jù)庫
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