在比特币网络中,不是每个节点都有能力储存完整的区块链数据,受限于存储空间的的限制,很多节点是以SPV(Simplified Payment Verification简单支付验证)钱包接入比特币网络,通过简单支付验证可以在不必存储完整区块链下对交易进行验证,本文将分析区块结构Merkle树及如何进行交易验证. 区块结构 在工作量证明中出现过一个区块信息截图: 细心的同学一定已经在里面发现了很多未讲的其他信息,如:时间戳,版本号,交易次数,二进制哈希树根(Merkle根)等. 我们来看看一个区块结构

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.简介 默克尔树(Merkle tree,MT)又翻译为梅克尔树,是一种哈希二叉树,树的根就是Merkle根. 关于Merkle树老猿推荐大家阅读<Merkle树>这篇文章. Merkle树和Merkle根在区块链中用于维护账本校验数据的完整性和不可篡改,并在变动时快速定位变化的交易数据.在区块链中常用的hash算法为SHA256,关于SHA算法请参考<深入理解SHA系列加密算法>. 二.思考 为什么说在比较两组相同数据量的数据时,将其构

在计算机领域,Merkle树大多用来进行完整性验证处理.在处理完整性验证的应用场景中,特别是在分布式环境下进行这样的验证时,Merkle树会大大减少数据的传输量以及计算的复杂度. Merkle哈希树是一类基于哈希值的二叉树或多叉树,其叶子节点上的值通常为数据块的哈希值,而非叶子节点上的值是将该节点的所有子节点的组合结果的哈希值. 如下图所示为一个Merkle哈希树,节点A的值必须通过节点C.D上的值计算而得到.叶子节点C.D分别存储数据块001和002的哈希值,而非叶子节点A存储的是其子节点C.

区块基础-merkle树   Merkle tree中文叫做梅克尔树,这当然不是一棵真正的植物树,merkle tree是计算机数据结构中的一种树,是由计算机科学家 Ralph Merkle 提出的,并以他本人的名字来命名. Merkle tree是数据结构中的一种树结构,可以是二叉树,也可以是多叉树,他和数据结构中树的特点几乎一致,和普通树不同的是:merkle tree上的叶节点存放hash计算后的hash值,非叶节点是其对应的子节点串联的字符串的hash值.上图可知:hash0=hash0

Merkle 树 完整的比特币数据库(也就是区块链)需要超过 140 Gb 的磁盘空间.因为比特币的去中心化特性,网络中的每个节点必须是独立,自给自足的,也就是每个节点必须存储一个区块链的完整副本.随着越来越多的人使用比特币,这条规则变得越来越难以遵守:因为不太可能每个人都去运行一个全节点.并且,由于节点是网络中的完全参与者,它们负有相关责任:节点必须验证交易和区块.另外,要想与其他节点交互和下载新块,也有一定的网络流量需求. 在中本聪的 比特币原始论文 中,对这个问题也有一个解决方案:简易支付

# coding=utf-8 # AVL树Python实现 def get_height(node): return node.height if node else -1 def tree_minimum(node): temp_node = node while temp_node.left: temp_node = temp_node.left return temp_node def tree_maximum(node): temp_node = node while temp_node

什么是Merkle Tree? Merkle Tree 的命名来自于美国密码学家Ralph C. Merkle ,关于他的个人资料:传送门https://en.wikipedia.org/wiki/Ralph_Merkle.与前面讲的几种算法不同,Merkle Tree是一种树结构,而并非具体的某种算法. 在具体讲之前,简单说一下哈希算法: 哈希算法是密码学中一种基础的算法,通常的特点: 1.任意的输入值经过哈希算法都能产生固定长度的输出. 2.输入值的微小变化都能导致输出值的巨大变化. 优秀的

Merkle 树 图 1.5.6.1 - Merkle 树示例 默克尔树(又叫哈希树)是一种二叉树,由一个根节点.一组中间节点和一组叶节点组成.最下面的叶节点包含存储数据或其哈希值,每个中间节点是它的两个孩子节点内容的哈希值,根节点也是由它的两个子节点内容的哈希值组成. 进一步的,默克尔树可以推广到多叉树的情形. 默克尔树的特点是,底层数据的任何变动,都会传递到其父亲节点,一直到树根. 默克尔树的典型应用场景包括: 快速比较大量数据:当两个默克尔树根相同时,则意味着所代表的数据必然相同. 快速定

Merkle树 https://www.jianshu.com/p/fc439a8fd0de 所谓比特币交易就是从一个比特币钱包向另一个中转账,每笔交易都有数字签名来保证安全.一个交易一旦发生那么就是对所有人都公开的,每个交易的历史可以最终追溯到相应的比特币最初被挖出来的那个点. 先简单回顾一下比特币交易过程. 其实比特币并不存在于任何地方.有人如果持有比特币,那么他们其实是拥有特定比特币的地址,但是所谓的币并不是直接就存在于这个地址中的,地址就相当于你的银行账户. 有的只是各个地址之间的转账记

在分布式系统.P2P应用中或者是区块链中,会经常使用一种数据结构Merkle tree(默克尔树),这里我们将详细讨论一下这个常用数据结构. Merkle tree Merkle树看起来非常像二叉树,其叶子节点上的值通常为数据块的哈希值,而非叶子节点上的值,所以有时候Merkle tree也表示为Hash tree,如下图所示: 在构造Merkle树时,首先要对数据块计算哈希值,通常,选用SHA-256等哈希算法.但如果仅仅防止数据不是蓄意的损坏或篡改,可以改用一些安全性低但效率高的校验和算法,

背景 Cassandra的逆熵功能使用Merkle树来检测副本之间的数据不一致. 定义 Merkle树是一种哈希树,其中的叶子包含各个数据块的哈希值,父节点包含其各自的子节点的哈希值.它提供了一种有效的方法来查找副本上存储的数据块中的差异,并减少了传输以比较数据块的数据量. Cassandra的Merkle树(org.apache.cassandra.utils.MerkleTree)的实现使用完美的二叉树,其中每个叶子都包含行值的哈希,每个父节点都包含其左右子节点的哈希.在一棵完美的二叉树中,

# coding=utf-8 # AVL树的Python实现(树的节点中包含了指向父节点的指针) def get_height(node): return node.height if node else -1 def get_maximum(node): temp_node = node while temp_node.right: temp_node = temp_node.right return temp_node def get_minimum(node): temp_node = n

之前有文章介绍过决策树(ID3).简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的.按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题.ID3算法还不能处理连续性特征. 下面简单介绍一下其他算法: CART 分类回归树 CART是Classification And Regerssion Trees的缩写,既能处理分类任务也能做回归任务. CART树的典型代表时二叉树,根据不同的条件将分类. CART树构建算法 与I

决策树不断将数据切分成小数据集,直到所有目标变量完全相同,或者数据不能再切分为止,决策时是一种贪心算法,它要在给定的时间内做出最佳选择,但并不关心能否达到最优 树回归 优点:可以对复杂和非线性的数据建模 缺点:结果不易理解 适用数据类型:数值型和标称型数据 实现CART算法和回归树,回归树和分类树的思路类似,但叶节点的数据类型不是离散型,而是连续型 树回归的一般方法 (1)收集数据:采用任意方法收集数据. (2)准备数据:需要数值型的数据,标称型数据应该映射成二值型数据 (3)分析数据:绘出数据

二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值: 它的左.右子树也分别为二叉排序树. 题目描述 给定一棵二叉搜索树,请找出其中的第k小的结点.例如, (5,3,7,2,4,6,8)    中,按结点数值大小顺序第三小结点的值为4.   思路:对二叉搜索树进行中序遍历,第k小的就是遍历的第k个

题目描述 请实现两个函数,分别用来序列化和反序列化二叉树   二叉树的序列化是指:把一棵二叉树按照某种遍历方式的结果以某种格式保存为字符串,从而使得内存中建立起来的二叉树可以持久保存.序列化可以基于先序.中序.后序.层序的二叉树遍历方式来进行修改,序列化的结果是一个字符串,序列化时通过 某种符号表示空节点(#),以 ! 表示一个结点值的结束(value!). 二叉树的反序列化是指:根据某种遍历顺序得到的序列化字符串结果str,重构二叉树.   # -*- coding:utf-8 -*- # c

转载自  https://blog.csdn.net/u010005281/article/details/79761056 非常感谢! 首先创建二叉树,然后按各种方式打印: class treeNode: def __init__(self, x): self.left = None self.right = None self.val = x class Solution: # 给定二叉树的前序遍历和中序遍历,获得该二叉树 def getBSTwithPreTin(self, pre, ti

题目描述 请实现一个函数,用来判断一颗二叉树是不是对称的.注意,如果一个二叉树同此二叉树的镜像是同样的,定义其为对称的.   # -*- coding:utf-8 -*- # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def isSymmetrical(self, pRoot): # write code here i

题目描述 给定一个二叉树和其中的一个结点,请找出中序遍历顺序的下一个结点并且返回.注意,树中的结点不仅包含左右子结点,同时包含指向父结点的指针.   思路:中序遍历,pNode节点的下一个节点根据中序遍历法则寻找   # -*- coding:utf-8 -*- # class TreeLinkNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # self.next = Non

题目描述 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树.假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字.例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回.   思路:先找出前序遍历的第一个为root.然后查找该值在中序遍历中的位置设为index  使用递归:前序遍历中左子树长度为除了根节点到(1:index+1) 同时中序遍历左子树长度为(:index)                   前序遍历中右子