merkle树区块链 meme区块链

今天给各位分享merkle树区块链的知识，其中也会对meme区块链进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

梅克尔树-Merkle Trees

梅克尔树是一种二叉树，能快速检查和归纳大量数据，可用于验证区块中交易记录merkle树区块链的完整性。

梅克尔树是区块链的重要数据结构， 其作用是快速归纳和校验区块数据的存在性和完整性。一般意义上来讲，它是哈希大量聚集数据“块”的一种方式，它依赖于将这些数据“块”分裂成较小单位的数据块，每一个 bucket 块仅包含几个数据“块”，然后取每个 bucket 单位数据块再次进行哈希，重复同样的过程，直至剩余的哈希总数仅变为1。

在这颗数中，每个交易都可以单独删除，只需要保存好这笔交易的哈希值即可。这样一来，就可以极大的减小了每个区块的内存，可以存放更多的最新交易。所以在 UTXO 模型中，使用默克尔树结构，就无需担心数据的增长过大的问题了。

使用场景：

1、区块头维护交易的梅克尔树merkle树区块链；

2、SPV 钱包通信的交易验证，存放该树。

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什么是梅克尔树(Merkle)

首先，它可不是一棵梅花树，虽然名字有点像，但是此树非彼树。梅克尔树是区块头中的三巨头之一，我们要知道，区块是区块链的基本结构单元，是有包含元数据的 区块头 和包含交易数据的 区块主体 构成。而我们这棵梅花树呢，就是区块头中的一大成员。

可能你们会好奇，区块头是什么，莫非是变异的头部吗？其实很简单，顾名思义，区块头就是一个区块的前部分，相当于人类身体的头部，控制人类躯体的关键部位。区块头由三组元数据组成，一是父区哈希值;二是挖矿难度，Nonce，时间戳;三是梅克尔树根，也就是我们今天的主角，别小瞧这棵树，它能快速归纳校验区块中所有的交易数据，是不是超级优秀~

区块链利用梅克尔树的数据结构存放所有叶子节点的值，并以此为基础生成一个统一的哈希值。梅克尔树的叶子节点存储的是数据信息的哈希值，非叶子的节点存储的是对其下面所有叶子节点的组合进行哈希计算后得出的哈希值。

还有一点需要重视，就像重视我们的高考成绩一样，那就是，区块中任意一个数据的变更都会导致梅克尔树结构发生变化，在交易信息验证对比的过程中，梅克尔树结构能够大大减少数据的计算量，毕竟，我们只需验证梅克尔树结构生成的统一哈希值就可以啦。

一粒沙里看出一个世界，一朵野花里一座天堂，把无限放在你的手掌上，永恒在一刹那里收藏。 用布莱克这句话解释梅克尔树再合适不过了。

区块链-默克尔树

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树区块链，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merkle树区块链，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merkle树区块链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merkle树区块链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merkle树区块链他相关数据）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。

认识MMR(Merkle Mountain Range)

merkle tree一种二叉树也是区块链中一种常见merkle树区块链的数据结构，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merkle树区块链我们能够计算出任意节点的高度，merkle树区块链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merkle树区块链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。

写到这里，本文关于merkle树区块链和meme区块链的介绍到此为止了，如果能碰巧解决你现在面临的问题，如果你还想更加了解这方面的信息，记得收藏关注本站。