我有一个包含ID号的网络数据列表,它是网络IP和虚拟IP。示例如下所示。
ID Network IP Virtual IP
1 10.1.1.0/24 -
2 10.2.2.0/24 -
3 10.3.3.0/24 10.4.4.88
4 10.4.4.0/24 -
5 10.1.0.0/16 -
6 ...
...
...
目的是检测并输出列表中是否存在任何网络IP或虚拟IP冲突/重叠,其中包括产生的冲突的网络IP和备注。 eg. Network IP conflict --> 10.1.1.0/24 overlaps with 10.1.0.0/16
和Virtual-ip conflict --> 10.4.4.88 is in range of 10.4.4.0/24 (of different ID)
这是代码的示例输出。
ID Network IP Virtual IP Result Remark
5 10.1.0.0/16 - 10.1.0.0/16 Network Conflict
1 10.1.1.0/24 - 10.1.0.0/16 Network Conflict
3 10.3.3.0/24 10.4.4.88 10.4.4.0/24 Virtual-ip Conflict
4 10.4.4.0/24 - 10.4.4.0/24 Virtual-ip Conflict
下面是示例代码,目前我正在使用嵌套的“ for”循环,这非常慢。因此,我想知道是否有更有效的算法来解决此问题,尤其是在比较100k +数据时?
import ipaddress
class Network:
def __init__(self, ID='-', IPNet='-', VIP='-', Result='-', Remark='-'):
self.ID = ID # ID Number
self.IPNet = IPNet # Network IP
self.VIP = VIP # Virtual IP
self.Result = Result # Resulting Network IP that conflicts
self.Remark = Remark
def __eq__(self, other):
return self.ID == other.ID and self.IPNet == other.IPNet and self.VIP == other.VIP and \
self.Result == other.Result and self.Remark == other.Remark
def __hash__(self):
return hash((self.ID, self.IPNet, self.VIP, self.Result, self.Remark))
Final_List = []
Input_List = [Network('1', '10.1.1.0/24', '-', '-', '-'),
Network('2', '10.2.2.0/24', '-', '-', '-'),
Network('3', '10.3.3.0/24', '10.4.4.88', '-', '-'),
Network('4', '10.4.4.0/24', '-', '-', '-'),
Network('5', '10.1.0.0/16', '-', '-', '-')]
for in1 in Input_List:
IPNet1 = in1.IPNet
for in2 in Input_List:
IPNet2 = in2.IPNet
# Resolving overlapping Network IP
if in1.ID != in2.ID and ipaddress.ip_network(IPNet1).overlaps(ipaddress.ip_network(IPNet2)):
Remark = 'Network Conflict'
Result = '-'
# Comparing size of network range. Resulting network IP will be the one with larger size
size1 = ipaddress.ip_network(IPNet1).num_addresses
size2 = ipaddress.ip_network(IPNet2).num_addresses
if size1 >= size2:
Result = IPNet1
else:
Result = IPNet2
_in1 = Data(in1.ID, IPNet1, in1.VIP, Result, Remark)
Final_List.append(_in1)
_in2 = Data(in2.ID, IPNet2, in2.VIP, Result, Remark)
Final_List.append(_in2)
break
# Resolving Virtual IP conflicts
elif in1.ID != in2.ID and in1.VIP != '-' and ipaddress.ip_address(in1.VIP) in ipaddress.ip_network(IPNet2):
Remark = 'Virtual-ip Conflict'
Result = IPNet2
_in1 = Data(in1.ID, IPNet1, in1.VIP, Result, Remark)
Final_List.append(_in1)
_in2 = Data(in2.ID, IPNet2, in2.VIP, Result, Remark)
Final_List.append(_in2)
break
Final_List = list(set(Final_List)) # Remove duplicates
Final_List = sorted(Final_List, key=lambda x: (ipaddress.ip_network(x.IPNet), x.ID), reverse=False)
您可能将数据存储在树中以便快速查找。
将每个IP网络与每个其他IP网络中的地址进行比较需要在网络数量上进行for循环,并且可能需要O(log n)算法来确定它们是否重叠。这使您的速度为O(n ^ 2 log n),非常慢。
我们可以创建一个名为IPTree
的类,该类根据IP的最高有效位对其进行分割。如果您的所有网络都像大多数普通网络一样以1字节(/32, /24, /16, /8
)为增量,则可以在每个树级别使用256的分支因数,这样您就不必研究太多树了。我将根据您的示例进行此假设,但是如果您想支持任何类型的网络,则可以按位而不是按字节分割。
现在,我们在第一级上的第一个节点将是根(无),第一级节点将存储第一个字节(例如10),第二级将存储第二个字节,第三级将存储第三个字节,第四级将存储第四字节。要将网络标记为“已采用”,我们只需要在节点中切换一个标记即可,其中该节点对应于L = n/8
级别,其中n是网络掩码中的位数。
但是等等!这样存储一棵完整的树将需要2 ^ 32整数!当然,我们只能减少几个网络的内存量。我们可以通过使用稀疏树来做到这一点。
从根元素开始,然后对于每个网络,将网络的每个字节添加到树的级别,将最后一个节点标记为“结束”节点。树的其余部分仅填充有None
。节点的存在(“是否结束”)表示树中的该点至少部分地被另一个网络或主机使用,因此不能放入新的网络中。一个“结束”节点的存在表示该树中的该点已被网络占用,并且您不能在其中放置网络。
这里是该解决方案的粗略图示,其中绿色节点代表“结束”节点:
使用此解决方案,我们可以完成搜索并添加O(32 / b),其中b是每层的位数(8表示字节,1表示位数),这将使比较n个网络O(n / b)。对于常数b,这将与O(n)缩放。
现在,对于问题的第二部分,您希望能够找出与要添加的网络冲突的IP地址或网络。我们有两种方法可以执行此操作,每种方法都适用于不同类型的冲突:
对于到达“结束”节点的冲突,我们知道我们正在尝试在一个已经占用的范围内分配一个IP范围或IP,并且我们知道占用的范围是多少,因为我们有相应的“结束”节点。我们需要做的就是将节点及其每个父节点连接起来,用零填充末端,并附加网络中的位数(可通过父节点的数量找到)。例如,尝试在上面的树中分配10.1.1.3,将使我们到达位于10的结束节点。-> 1.-> 1.,即10.1.1.0/24。这将花费O(1)。
对于尚未到达“结束”节点但已被占用的冲突,我们知道我们正在尝试分配一个IP范围,该IP范围内有一个占用的IP范围。为此,我们只需对子节点执行搜索即可找到作为该节点后代的末端节点。这将花费O(2 ^ b * 32 / b)。使用常数b,这将具有恒定的时间效率。