前言:
数学中,“图论”研究的是定点和边组成的图形。
计算机中,“网络拓扑”是数学概念中“图”的一个子集。因此,计算机网络拓扑图也可以由节点(即顶点)和链路(即边)来进行定义和绘制。
延伸:
无向图
两个节点之间只有一条线相连接,且没有方向。
有向图
两个节点之间只有一条线相连接,且有方向。方向可以单向,也可以双向。
多重图
两个节点之间只有多条线相连接。
网络拓扑是网络工程师日常工作的基础。网络规划阶段、网络建设阶段、维护阶段都离不开网络拓扑图。
平时我们可以用Microsoft Visio 和Office PowerPoint 绘制出漂亮的网络拓扑,但不方便转为格式化的数据关系。
也可以用DOT语言(拓扑数据结构的描述性语言)绘制。
这里我重点讲解python的networkx工具来绘制网络拓扑图。
python代码案例:
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt nodes=[ \'A\', \'B\', \'C\', \'D\', \'E\', \'F\', \'G\' ] G=nx.Graph() # G=nx.DiGraph() # G=nx.MultiGraph() for node in nodes: G.add_node(node) edges=[ (\'A\',\'B\'), (\'A\',\'C\'), (\'B\',\'C\'), (\'D\',\'B\'), (\'B\',\'D\'), (\'D\',\'C\'), (\'E\',\'B\'), (\'E\',\'A\'), (\'F\',\'B\'), (\'F\',\'A\'), (\'G\',\'C\'), (\'G\',\'A\') ] r=G.add_edges_from(edges) # 计算最短路径。 shortest_way=nx.shortest_path(G,"F","D") print(shortest_way) nx.draw(G, with_labels=True,node_color=\'y\',) plt.show()
输出:
F到D的最短路径:
[\'F\', \'B\', \'D\']
节点关系绘图参考:
https://www.cnblogs.com/minglex/p/9205160.html