任意多个节点的贝尔曼-福特距离向量算法

我正在尝试为模拟路由器的类编写一个程序，到目前为止我已经设置了基础知识（“路由器”可以通过模拟服务器向连接到该服务器的其他“路由器”发送和接收数据包）。每个数据包仅包含该路由器的距离向量。当路由器接收到数据包时，它应该使用贝尔曼-福特算法相应地更新它自己的距离向量。我遇到的问题是，我发现自己无法在不作弊和使用邻接矩阵的情况下实现实际算法。

例如，假设我有 3 个路由器，连接如下：

A ---1--- B ---2--- C

也就是说，A 和 B 以链路成本 1 连接，B 和 C 以链路成本 2 连接。因此，当路由器全部启动时，它们将向每个直接连接的邻居发送一个数据包，其中包含其距离矢量信息。因此，A 将发送路由器 B (0, 1, INF)，B 将发送 A 和 C (1, 0, 2)，C 将发送 B (INF, 2, 0)，其中 INF 表示 2 个路由器未直接连接。

让我们看看路由器 A 从路由器 B 接收数据包。使用 Bellman-Ford 算法计算每个其他路由器的最小成本如下。

Mincost(a,b) = min((cost(a,b) + distance(b,b)),(cost(a,c) + distance(c,b))

Mincost(a,c) = min((cost(a,b) + distance(b,c)),(cost(a,c) + distance(c,c))

因此，我遇到的问题是，我一生都无法弄清楚如何实现一种算法来计算路由器到每个其他路由器的最小路径。如果您确切知道将有多少个路由器，那么制作一个路由器就很容易了，但是当路由器的数量可以任意大时，您会怎么做呢？

使用 DVMRP，您永远无法确定最短路径。 一方面，您没有网络的全局视图。每个路由器都在其所看到的范围内运行，并且它所看到的内容是有限的——可能会产生误导。查看DVMRP的循环问题。 DVMRP 永远无法处理完整的网络信息。

它也不可扩展。其性能越来越低 随着路由器数量的增加。这是因为 距离向量更新消息充斥着周围，以及这些消息的当前准确性。

它是最早的组播协议之一。其性能 与单播规模的RIP相匹配。