论文拓扑图

### 关于拓扑图示例或拓扑结构设计 在论文中，拓扑图通常被用来展示网络的设计思想以及其逻辑和物理布局。对于校园网或者企业级网络而言，常见的拓扑结构设计遵循分层模型，其中最常用的是三层架构：核心层、汇聚层和接入层[^2]。 #### 1. **三层架构的典型拓扑** - **核心层**：负责高速数据转发，连接多个子网的核心部分。该层需要具备高可靠性和高性能。 - **汇聚层**：提供策略控制点，如访问列表、QoS（服务质量）、安全过滤等功能。此层还可能实现冗余链路以提高可靠性。 - **接入层**：允许终端设备（PC、打印机等）接入到网络中。这一层关注端口密度和支持多种认证机制的能力。 为了确保整个系统的稳定性，在实际部署过程中，所有关键组件都需要考虑冗余配置，例如交换机采用双机热备方案，从而即使单台设备发生故障也不会影响整体服务运行[^2]。 以下是基于ENSP软件模拟的一个简单三层架构实例： ```plaintext Internet --- [防火墙] --- Core Switch A (Primary) | +-------+--------+ | | Aggregation Switch B Aggregation Switch C / \ / \ Access Sw D E F G | | | | PC1 PC2 PC3 PC4 ``` 在此案例中，“Core Switch A”为主用核心路由器；而另一套完全相同的备用系统则处于待命状态以便快速切换。“Aggregation Switches”分别管理不同区域内的用户群体，并向上连至中心节点形成树状分布模式[^2]。 #### 2. **拓扑排序的应用场景** 除了传统意义上的网络拓扑之外，在某些特定类型的学术研究当中也可能涉及到了另一种形式上的“拓扑”，即针对有向无环图(DAG)执行拓扑排序操作来解决依赖关系问题。这种技术广泛应用于编译器优化、任务调度等领域之中[^3]。 假设存在一组作业及其前置条件，则可以通过构建相应的DAG并对其进行拓扑排序得出合理的执行顺序: ```python from collections import defaultdict, deque def topologicalSort(graph): indegree = {u : 0 for u in graph} for u in graph: for v in graph[u]: indegree[v] += 1 queue = deque([u for u in indegree if indegree[u]==0]) result = [] while(queue): node = queue.popleft() result.append(node) for neighbor in graph[node]: indegree[neighbor]-=1 if(indegree[neighbor]==0): queue.append(neighbor) return result if len(result)==len(graph) else None # Example usage of the function with a sample DAG. graph_example = { 'A': ['C'], 'B': ['C', 'E'], 'C': ['F'], 'D': ['B','G'], 'E': ['H'], 'F': [], 'G': ['F'], 'H': []} sorted_order=topologicalSort(graph_example) print(sorted_order) ``` 以上代码片段展示了如何利用广度优先搜索算法(BFS)完成对给定DAG的拓扑排序过程。 ---