on võimalikke sihtpunkte antud sõlmest ning tulpasid sama palju, kui naabersõlmi antud sõlmel on (hoitakse kõikvõimalikke kaugusi (ruutimiskulusid) DX(Y,Z) = kaugus X-st Y-sse, kui Z on järgmine samm). Iga iteratsiooni käigus leitakse minimaalne tee ruuterist X ruuterisse Y läbi ruuteri Z (ruuterist Z saabub info ruuterusse X tee Z->Y maksumusest). Iteratsioon toimub uuesti iga kord, kui muutub ruuteriga seotud tee ruutimiskulu või naabersõlm teavitab temaga seotud kulumuutusest. Ruuter teavitab oma naabreid vaid esimesel juhul.Iteratsioon jätkub, kuni ükski võrgusõlm enam infot ei vaheta, iga võrgusõlm suhtleb ainult oma vahetute naabritega.Ruutimistabel saadakse eeltoodud minimeerimise käigus, seal hoitakse infot parima vahendajasõlme kohta ning tee maksumust läbi selle sõlme. 30. HIERARHILINE MARSRUUTIMINE ==> Tegelikult ei toimu ruutimine ideaalselt. Kõik ruuterid ei ole ühesugused ja võrk ei ole ,,lame" vaid hierarhiline
ridu, kui on võimalikke sihtpunkte antud sõlmest ning tulpasid sama palju, kui naabersõlmi antud sõlmel on (hoitakse kõikvõimalikke kaugusi (ruutimiskulusid) DX(Y,Z) = kaugus X-st Y-sse, kui Z on järgmine samm). Iga iteratsiooni käigus leitakse minimaalne tee ruuterist X ruuterisse Y läbi ruuteri Z (ruuterist Z saabub info ruuterusse X tee Z->Y maksumusest). Iteratsioon toimub uuesti iga kord, kui muutub ruuteriga seotud tee ruutimiskulu või naabersõlm teavitab temaga seotud kulumuutusest. Ruuter teavitab oma naabreid vaid esimesel juhul.Iteratsioon jätkub, kuni ükski võrgusõlm enam infot ei vaheta, iga võrgusõlm suhtleb ainult oma vahetute naabritega.Ruutimistabel saadakse eeltoodud minimeerimise käigus, seal hoitakse infot parima vahendajasõlme kohta ning tee maksumust läbi selle sõlme. 30. HIERARHILINE MARSRUUTIMINE ==> Tegelikult ei toimu ruutimine ideaalselt. Kõik ruuterid ei ole ühesugused ja võrk ei ole „lame“ vaid hierarhiline
sihtpunkte antud sõlmest ning tulpasid sama palju, kui naabersõlmi antud sõlmel on (hoitakse kõikvõimalikke kaugusi (ruutimiskulusid) DX(Y,Z) = kaugus X-st Y-sse, kui Z on järgmine samm). Iga iteratsiooni käigus leitakse minimaalne tee ruuterist X ruuterisse Y läbi ruuteri Z (ruuterist Z saabub info ruuterusse X tee Z->Y maksumusest). Iteratsioon toimub uuesti iga kord, kui muutub ruuteriga seotud tee ruutimiskulu või naabersõlm teavitab temaga seotud kulumuutusest. Ruuter teavitab oma naabreid vaid esimesel juhul. Iteratsioon jätkub, kuni ükski võrgusõlm enam infot ei vaheta, iga võrgusõlm suhtleb ainult oma vahetute naabritega. Ruutimistabel saadakse eeltoodud minimeerimise käigus, seal hoitakse infot parima vahendajasõlme kohta ning tee maksumust läbi selle sõlme. 30. Hierarhiline marsruutimine Link State ja Distance Vector marsruutimisalgoritmid on liiga lihtsakoelised selles
võimalikke sihtpunkte antud sõlmest ning tulpasid sama palju, kui naabersõlmi antud sõlmel on (hoitakse kõikvõimalikke kaugusi (ruutimiskulusid) DX(Y,Z) = kaugus X-st Y-sse, kui Z on järgmine samm). Iga iteratsiooni käigus leitakse minimaalne tee ruuterist X ruuterisse Y läbi ruuteri Z (ruuterist Z saabub info ruuterusse X tee Z->Y maksumusest). Iteratsioon toimub uuesti iga kord, kui muutub ruuteriga seotud tee ruutimiskulu või naabersõlm teavitab temaga seotud kulumuutusest. Ruuter teavitab oma naabreid vaid esimesel juhul. Iteratsioon jätkub, kuni ükski võrgusõlm enam infot ei vaheta, iga võrgusõlm suhtleb ainult oma vahetute naabritega. Ruutimistabel saadakse eeltoodud minimeerimise käigus, seal hoitakse infot parima vahendajasõlme kohta ning tee maksumust läbi selle sõlme. 33. Hierarhiline marsruutimine Ruutimisinfot ca 50 miljoni võimaliku sihtpunkti kohta ei saa hoida ruutimistabelites, internet
annaabi.ee 
