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Trie教程详解

作者:im体育网站入口 时间:2021-02-19 00:32
本文摘要:介绍了Node.js中Merkle Tree和Patricia Trie的构建,还介绍了这两种数据结构的几个理论方面。介绍Merkle和Patricia是以太网区块链中使用的两个最受欢迎的数据结构,其背后的Bloom Filters非常相似。

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介绍了Node.js中Merkle Tree和Patricia Trie的构建,还介绍了这两种数据结构的几个理论方面。介绍Merkle和Patricia是以太网区块链中使用的两个最受欢迎的数据结构,其背后的Bloom Filters非常相似。

本文关于Merkle和Patricia的尝试2 .用算法Node.js构建默克尔树Merkle Tree默克尔树Merkle Tree不是计算机科学中的新概念,已经不存在几十年,源于密码学领域简单来说,默克尔树Merkle Tree本质上是树根的数据结构,其中的数据存储在叶节点中,非叶节点存储数据散列,每个非叶节点是其下两个节点的人类组散列值。从数学上来说,例如与字母列表等价,可以制作默克尔树merkel tree。在默克尔树merkel tree的最下层,所有字符都包含为叶节点。

上面的层包含哈希值。第2层之后的层节点包括子节点的哈希值。

通常,从第2层提供两个节点,并将它们分割成不同的节点。也可以使用两个以上的节点,但二默克尔树merkel tree是所有节点中最简单的,减少节点的程度不仅降低了计算和算法的复杂性。如果节点数是偶数,取两个倒数的节点构成父层。

但是,如果节点数是奇数,请使用两个倒数的节点,直到只剩下一个节点来构成父层,然后将哈希值读取到父层,从而重复剩馀的节点。第3层包括第2层两个倒计时节点的值的散列值,如果一层有奇数个节点,则最后一个节点同样重复,第3层的值构成第4层。第四层由第二层两个倒计时节点值的散列构成的默克尔树merkel tree的最后一层或根由最上层保持的最后两个节点的散列值构成。

无论如何,奇数或偶数叶的节点,我们总是在最上层具备两个节点。数据检查默克尔树merkel tree的重要性在于有效地检查数据的能力。等价列表中的任何数据都可以验证该数据在O(h )时间的复杂性中是否有效。

另外,我们没有必要在整个名单上展开检查。默克尔树merkel tree的更简单的形式表明它是散列链或简单的区块链,每个节点具有上一个节点值的散列值。如果伪造中间的任意一个节点,就可以在O(n )时间内确认该节点是否被伪造。散列链中的检查可以通过计算所有节点的散列值(从所讨论的节点以后结束)而继续。

如果必须验证多个节点,请从所有可疑节点的第一个节点开始计算最后一个节点的散列。现在我们有最后一个节点的哈希。你可以比较和检查是否给出了这个散列。

哈希链看起来非常简单,但对大型数据对象来说不是有效的自由选择。由于必须在物理上不存在的整个链中验证数据,所以也不会降低散列链的空间效率。

对默克尔树merkel tree的检查情况并非如此。为了说明检查步骤,要求考虑以下例子。

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假设从另一台服务器收到了数据c。这可以说是c’。我们必须验证c’没有伪造。我们在名单上没有所有数据默克尔树merkel tree。

如果是哈希链,你必须检查整个数据列表以确保c’是正确的。在默克尔树merkel tree中,我们必须散列。右图显示了在不使用其他数据对象的情况下检查c '的方法。


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