matlab开发-距离矢量输出算法。利用距离矢量路由算法，实现了从源节点到目标节点的最短路径搜索

任意两点间的最短距离，使用动态规划算法实现

摘 要：节点自身定位是无线传感器网络目标定位的基础。无线传感器网络节点定位算法包括基于距离和距离无关两类。其中基于RSSI 的定位算法由于实现简单而被广泛使用，但RSSI 方法的测距误差较大，从而影响了节点定位精度。提出了一种基于RSSI 的无线传感器网络距离修正定位算法。该算法通过RSSI 测距，计算近似质心的位置，以此为参考点进行距离修正，然后确定节点的位置。仿真结果表明该算法可以提高节点定位精度。 　　0 引言 　　对于大多数无线传感器网络应用来说，没有位置信息的数据是毫无意义的。无线传感器网络目标定位跟踪的前提是节点自身定位。无线传感器网络节点定位算法可分为基于距离和距离无关两大类

距离判别分析程序设计流程图(1)

距离判别分析程序设计流程图

PQ-Grams 是一种有效评估树结构/内容相似性的方法，用于可以抽象为嵌套（标签、儿童）对的树结构。鉴于此前提，单个 PQ-Gram 是前 P 个祖先标签（包括当前节点）和下一个 Q 子标签。PQ-Gram 配置文件是一棵树中所有 PQ-Gram 的集合，包括填充每个子集的左侧和右侧的“填充器”节点，以及祖先树的顶部。 然后可以将这些 PQ-Gram 与 NLP 中的 n-Gram 或 shingles 类似地使用，通过集合并集和集合差异度量来评估树之间的相似性。最初的用法是执行类似集合差分的操作来计算近似的树编辑距离。

序列比对与 A* 示例 这是使用 A* 路径查找来加速动态规划算法的示例，在本例中是序列比对问题，Levenshtein 距离是其中的一个特定实例。 O(n * e^2)与标准的 Levenshtein 距离算法不同，它运行的时间类似于n输入长度和e编辑距离的时间。它通过使用像 A* 这样的启发式算法来仅探索沿网格对角线的有希望的状态，而不是整个O(n^2)网格。 对于具有少量编辑的大文件，它比O(n^2)它所基于的简单动态编程算法要快得多，但仍然比专门的和高度优化的全局序列比对程序（如Edlib ）慢得多。不同之处在于我在两个小时内编写了这个，它有 150 行代码，包括测试、调试例程和示例。 它是用 Rust 编写的，包含两个示例程序： seqalign：读取 FASTA 格式的基因序列文件并打印对齐距离。 seqalign_plain：读取两个纯文本文件并打印对齐距离。

非常快的字符串距离算法 这是 sift4 字符串距离算法的 rust 实现。Sift4 非常快，与 sift3 不同，它更接近于从 Levenshtein 距离算法中得到的结果。

椭球面上的两点球面距离的解析计算是难以实现的，现提供一种切割方法，可采取贪心策略取得最短路径！

路由信息协议-RIP 配置简单 易于维护 适合小型网络 RIP工作原理 路由器运行RIP后，会首先发送路由更新请求，收到请求的路由器会发送自己的RIP路由进行响应。 网络稳定后，路由器会周期性发送路由更新信息。 RIP-度量 RIP使用跳数作为度量值来衡量到达目的网络的距离。 缺省情况下，直连网络的路由跳数为0。当路由器发送路由更新时，会把度量值加1。RIP规定超过15跳为网络不可达。 RTC RIPv1： RIPv1是有类别路由协议，不支持VLSM和CIDR。 以广播的形式发送报文。 不支持认证。 RIPv1 vs. RIPv2 RIPv2 RIPv2为无类别路由协议，支持VLSM，支持路由聚合与CIDR。 支持以广播或者组播（224.0.0.9）方式发送报文。 支持明文认证和 MD5 密文认证。 RIP-环路 当网络发生故障时，RIP网络有可能产生路由环路。 10.0.0.0/8 10.0.0.0/8 Metric =2 RTB RTA Destination/Mask Nexthop metric 10.0.0.0/8 192.168.1.2 2 192.168.1.2/24 1