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Merkle 树是一种组织和构造大量数据以使其更易于处理的方法。在加密货币和区块链的情况下,Merkle 树用于以对资源要求较低的方式构建交易数据。 当在 Merkle 树结构中进行加密货币交易时,它会被散列,然后被赋予一个等效的散列值。每笔交易在 Merkle 树中散列后,产生的散列值与另一个散列值配对,然后再次散列。例如,将散列值“AB”和“AC”组合起来创建“ABC”。 重复这个配对散列值的过程,直到产生最终的散列值。最终的哈希值,即默克尔根,提供了它包含的所有交易的摘要。然后将 Merkle 根摘要插入到块头中。 Merkle 树结构提供了一个区块中交易的易于访问的记录。因此,检查块中的数据是否已更改或篡改非常简单。这是真的,因为对 Merkle 树中的交易(或任何其他相关数据)的任何更改都会导致完全不同的对应 Merkle 根。 如果加密货币不使用 Merkle 树,则每个验证请求都将涉及通过网络发送的大量信息。在 Merkle 树中构建交易数据是一种更有效的资源利用。验证交易不需要账本的完整副本,因为可以在 Merkle 根中验证散列的交易数据,需要在节点间发送的信息少得多,因此分析整体数据完整性的计算能力也更少。 换句话说,Merkle 树结构使用户能够验证单个交易是否已包含在一个区块中,而无需经过下载整个区块链的过程。该技术是加密货币组织交易数据并像它们一样高效运行的重要工具。如果没有默克尔树,对资源的更大需求很可能会导致参与网络的节点更少。
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merkle tree一种二叉树也是区块链中一种常见的数据结构,其特性就是树的根及中间节点主要是由其左右子树的Hash构成。Parent = H(0,1),其以密码学保证其安全性,以相同顺序插入才能计算出最终一致的树根。 而mmr(Merkle Mountain Range)是Peter Todd提出的一种Merkle tree,长相类似一组连续的山峰组成,其被设计为节点插入后就不能被修改,支持动态插入。 对于普通Merkle树对于每个新加入节点都需要重新计算merkle root,如果节点数量很大的话这个计算量会非常巨大,而mmr支持动态加入新节点并计算root。由上图可以发现,以存储索引位置作为其坐标的二叉树,都有左子树与父节点的距离(offset)为 offset=2^Height ,兄弟节点之间的距离为 offset=2^Height - 1 ,这样就可以计算出任意节点的兄弟节点与父节点的坐标。 另外如果我们能够计算出任意节点的高度,我们就能计算出任意节点的父节点及兄弟节点的坐标了,将节点坐标从 1 开始并以 二进制 来表示。如图:现在我们可以顺序追加节点了,我们只需要判断下一个节点的高度,如果大于当前高度则需要合并左右子树,方法如下: 由图2可以知道,MMR可能会有多个 山峰 ,而MMR的root是由最右侧的山峰依次向左合并,直到最后形成root,这个操作也被称为山峰的 拱起 操作。图2中的 root=Hash(Hash(18,17),14) 。 MMR的root是由山峰的 拱起 得到,那么最左侧的山峰一定一个完全的二叉树,节点数量为 2^Height - 1 ,由此我们可以在固定节点数量下(Count)不断尝试左侧山峰的高度,找到 2^Height - 1 < Count 的最大的树,如下: 在计算出左侧山峰后,可以以此为坐标,依次计算出右侧的所有山峰,如下: 获取到所有山峰后,就可以对所有山峰,由左到右依次 拱起 ,最后得到MMR的root。如下: 构造叶子节点的 merkle proof,分三个步骤: 如下: proof的验证,以相同的顺序重新计算Merkle Root就可以,如下: MMR可以极大的减少merkle证明的数据量,可以大幅度的减轻存储和网络的负担,提升验证效率,目前Open timestamp 和 Grin 等项目及Fly client的论文中都使用了MMR的证明。
我们经常在各个地方听到阿尔茨海默症,其实就相当于是老年痴呆症,而这一次国际所表示的最新研究成果及两种血液分子能够预测阿尔茨海默症的发展,那么就表明这项研究成果能
论文作者用假的实验数据,证明自己的实验结果对阿兹海默症有效果,害得引用的人都在站在他研究基础上继续探索的。
应用文写作的总结范文 应用文写作的总结范文,应用文写作是一种惯用的写作文体,往往在学习上,在社会的工作中和日常社交中,都有可能会用到这种写作文体。写应用文要有事
你的开题报告有什么要求?开题报告是需要多少字?你可以告诉我具体的排版格式要求,希望可以帮到你,祝开题报告选题通过顺利。1、研究背景研究背景即提出问题,阐述研究该
新意这个东西很难说,你们老师觉得有新意的题目,或许两三年前别的老师就研究过了,只是他不知道而已。可以尝试一下:选一个部首比如女,从女的字很多,那么这些字(汉字)