人生就是博z6com-Trie教程详解

本文摘要：本文讲解了Node.js中Merkle Tree和Patricia Trie的构建，还讲解了这两种数据结构的一些理论方面。

本文讲解了Node.js中Merkle Tree和Patricia Trie的构建，还讲解了这两种数据结构的一些理论方面。介 绍Merkle和Patricia是以太坊区块链中用于的两种最热门的数据结构，其背后的Bloom Filters十分相似。在本文中，我将讲解以下内容：1. 关于Merkle和Patricia尝试2. 算法3. 在Node.js中构建默克尔树Merkle Tree默克尔树Merkle Tree不是计算机科学中的新概念，它早已不存在了数十年，源于密码学领域。简而言之，默克尔树Merkle Tree本质上是一种树根数据结构，其中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组哈希值。

从数学上谈，它可以回应为例如：等价一个字母表列表，借此创立一个默克尔树merkel tree。默克尔树merkel tree的最底层将包括所有字母作为叶节点。

上面的层包括其哈希值。第二层之后的层中的节点包括子节点的哈希值。一般来说我们从第二层提供两个节点，并将它们拆分以构成另一个节点。

我们也可以使用两个以上的节点，但是二叉默克尔树merkel tree是所有节点中最简单的，减少节点的程度只不会减少计算出来和算法的复杂性。如果节点数为偶数，则所取两个倒数的节点并构成父层。

但是如果节点数为奇数，我们将用于两个倒数的节点，直到只剩一个以构成父层为止，然后通过将哈希值读取父层来反复剩下的节点。第3层具备第2层的2个倒数节点的值的哈希值，如果我们在一层中有奇数个节点，则最后一个节点将被反复类似于地，用于第三层的值构成第四层。第四层由第2层的2个倒数节点的值的散列构成默克尔树merkel tree的最后一层或根由保有在最顶层的最后两个节点的哈希值构成。在任何情况下，奇数或偶数叶节点，我们一直在最顶层具备两个节点。

数据检验默克尔树merkel tree的重要性在于其高效检验数据的能力。在等价列表中的任何数据，我们可以在O（h）时间复杂度中检验此数据否有效地。而且我们不必须整个列表展开检验。

默克尔树merkel tree的一种更加非常简单形式展现出是哈希链或只是一个区块链，其中每个节点都具备前一个节点值的哈希值。如果我们伪造中间的任何节点，则可以在O（n）时间内确认该节点否被伪造。哈希链中的检验可以通过计算出来所有节点的哈希值（从所辩论的节点开始以后完结）来继续执行。

在必须检验多个节点的情况下，我们从所有怀疑节点中的第一个节点开始，然后计算出来最后一个节点的哈希。现在我们有了最后一个节点的哈希，可以较为并检查此哈希否给定。哈希链看上去很非常简单，但对于大型数据对象而言并不是一个有效地的自由选择。

由于我们必须物理上不存在的整个链来检验数据，因此这也不会使哈希链空间效率低落。默克尔树merkel tree的检验情况并非如此。为了解释检验过程，请求考虑到下面的示例。假设我从另一台服务器接到了数据C。

可以说道这是C’。我们要检验C’否并未被伪造。我们没列表中所有数据的默克尔树merkel tree。

如果是哈希链，我们将必须整个数据列表来检验C’是准确的。在默克尔树merkel tree中，我们只必须哈希才可。右图说明了如何在没其他能用数据对象的情况下检验C'。

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