Cidr4 merge algorithm #5
+3
-2
@@ -1,8 +1,8 @@
|
||||
import cProfile
|
||||
|
|
||||
from typing import Optional
|
||||
from collections.abc import Iterator
|
||||
from typing import Optional
|
||||
|
||||
Node = tuple[int, int, int] # только аннотация
|
||||
Node = tuple[int, int, int]
|
||||
|
||||
|
||||
def get_data(input_file):
|
||||
@@ -27,6 +27,7 @@ def sort_nodes(nodes: Iterator[Node]) -> list[Node]:
|
||||
def data_to_nodes(data: Iterator[str]) -> Iterator[Node]:
|
||||
return map(cidr4_to_node, data)
|
||||
|
||||
|
||||
def get_mask(ip, mask_len) -> int:
|
||||
mask = ((1 << mask_len) - 1) << (32 - mask_len)
|
||||
netaddr = ip & mask
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user
Здесь за один проход объединяются все возможные объединения, таким образом мы можем промахнуться мимо цели в
Mэлементов списка.Здесь не хватает возвращения количества адресов, "попавших под раздачу": не принадлежащих начальному списку, но попавших в результат из-за объединения. Это количество позволит найти оптимальное решение.
Я думаю, использование внешней библиотеки (и вообще любой библиотеки) размывает смысл алгоритма: хотя из следующих строк понятно, что будет сделано; однако не очевидно, как это будет сделано, и будет ли оптимальный ответ, и будет ли оптимальное решение (что не обязательно).
Мне кажется, что функция
merge_nodesсодержит не все свои обязанности, некоторые из них похоже вложись в функциюreduce_nodes. Стоит их переместить.Алгоритм слишком много делает каждый шаг, из-за этого работает медленно. Как мне кажется, для оптимизации стоит разработать алгоритм начиная с рекурсии, возможно их будет штук 5 связанных, зато это позволит определить характеристики отдельных кусков и принять решение по оптимизации.
Пора перенести тесты в отдельный файл?