第五章 模擬與分析
5.3 複雜度的計算
在搜尋上，由於最初採用區域空間跳躍式搜尋，而區域空間之劃分因與二元 搜尋失敗會經過的點相同，因此從區域跳躍至第一次二元搜尋需logw+1，加一乃 因為必須多對最深tuple之下依對角線tuple多判斷一次以記錄Dim之值，當開始跳 躍至小區域進行link-list搜尋，最糟情形為不斷搜尋失敗，因為小區域建立方式也 是採用以二元搜尋失敗時所經過的tuple為分隔，因此不斷失敗的情況下需搜尋 logw，因此整個搜尋需 2logw +1 = O(logw)。在儲存空間的需求上，由於大區域 與小區域之劃分皆是採二元搜尋長度所建立，所以需 2 logw，若二二規則產生雙 方向衝突，則最糟情形將生成n2w/4，因此整個儲存空間需求為 2nlog w+ n2w/4。
表 5-4：Rectangle search，Diagonal tuple space search 及 Advanced regional diagonal tuple space search 之複雜度比較。
第六章 結論與未來工作
在此研究中，我們將現實網路環境因素考量於Diagonal tuple space search演算 法並加以改良該演算法對儲存空間的嚴重需求，加速封包的搜尋速度，透過一些 想法的提出以及資料結構的改變，發展出我們所提的Advanced regional diagonal tuple space search演算法，並以分區搜尋來解決對角線tuple配置過多marker之問 題；以鏈結搜尋加上動態決定演算法使得每一行(列)再度切割成許多小區段並根 據演算法生成marker，使得規則密集之區段能以二元搜尋達到平均的效果，規則 稀疏之區段能以線性搜尋以快速搜尋至合適的規則；最後透過對雙方項問題的處 理，使得當找到最深的對角線tuple之後無需分別向右，向下進行二次確認，可減 少一次二元搜尋。因此Advanced regional diagonal tuple space search能夠達到 2log w的搜尋效果以及 2nlog w+ n2w/4 的空間需求。
接著以模擬的網路環境來展現其成果，我們分別驗證出所提的三項改良皆有 益於搜尋的進行。而從數據與結果中顯示 Advanced regional tuple space search 不 僅將空間需求壓縮至一定程度，也藉由選擇較有利的局部演算法進行搜尋。然而 跟其他舊有的演算法相比較之下，在某些狀況下仍須有著配置較大的空間來儲存 marker 的問題，以及雖然改善 Diagonal tuple space search 的搜尋效率但幅度並不 大的情形：由於為了解決雙方向衝突必須增加額外的 marker，當規則分布於 Wildcard 區域之 tuple 數量越多時，所配置的 marker 也跟著增多，這也是值得未 來繼續研究的方向。而 Advanced regional tuple space search 對 marker 生成方式不 如 Rectangle search 及 Diagonal tuple space search 之單純，因此也造成更新亦變的 複雜。由於模擬之網路環境預設為會對本論文造成最糟效果之模擬環境，未來也 可透過實際環境之測試來評估表現效益，以滿足實際應用需求。
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