1.死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
2.到底什么是棵树棵树哈夫曼树啊，求例子
3.AST详解与运用
4.有人可以帮我注释一段关于用c语言实现哈夫曼树的源码代码吗？
死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
Kademlia算法是一种点对点分布式哈希表(DHT)，它在复杂环境中保持一致性和高效性。棵树棵树该算法基于异或指标构建拓扑结构，源码简化了路由过程并确保了信息的棵树棵树有效传递。通过并发的源码vb 图像处理源码异步查询，系统能适应节点故障，棵树棵树而不会导致用户等待过长。源码
在Kad网络中，棵树棵树每个节点被视作一棵二叉树的源码叶子，其位置由ID值的棵树棵树最短前缀唯一确定。节点能够通过将整棵树分割为连续、源码不包含自身的棵树棵树子树来找到其他节点。例如，源码节点可以将树分解为以0、棵树棵树、、为前缀的子树。节点通过连续查询和学习，逐步接近目标节点，最终实现定位。每个节点都需知道其各子树至少一个节点，这有助于通过ID值找到任意节点。
判断节点间距离基于异或操作。例如，节点与节点的距离为，高位差异对结果影响更大。公文分发系统源码异或操作的单向性确保了查询路径的稳定性，不同起始节点进行查询后会逐步收敛至同一路径，减轻热门节点的存储压力，加快查询速度。
Kad路由表通过K桶构建，每个节点保存距离特定范围内的节点信息。K桶根据ID值的前缀划分距离范围，每个桶内信息按最近至最远的顺序排列。K桶大小有限，确保网络负载平衡。当节点收到PRC消息时，会更新相应的K桶，保持网络稳定性和减少维护成本。K桶老化机制通过随机选择节点执行RPC_PING操作，避免网络流量瓶颈。
Kademlia协议包括PING、STORE、FIND_NODE、FIND_VALUE四种远程操作。这些操作通过K桶获得节点信息，并根据信息数量返回K个节点。系统存储数据以键值对形式，BitTorrent中key值为info_hash，value值与文件紧密相关。RPC操作中，接收者响应随机ID值以防止地址伪造，vibe算法matlab源码并在回复中包含PING操作校验发送者状态。
Kad提供快速节点查找机制，通过参数调节查找速度。节点x查找ID值为t的节点，递归查询最近的节点，直至t或查询失败。递归过程保证了收敛速度为O(logN)，N为网络节点总数。查找键值对时，选择最近节点执行FIND_VALUE操作，缓存数据以提高下次查询速度。
数据存储过程涉及节点间数据复制和更新，确保一致性。加入Kad网络的节点通过与现有节点联系，并执行FIND_NODE操作更新路由表。节点离开时，系统自动更新数据，无需发布信息。Kad协议设计用于适应节点失效，周期性更新数据到最近邻居，确保数据及时刷新。
到底什么是哈夫曼树啊，求例子
哈夫曼树是给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的hadsky的app源码二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。例子：
1、将w1、w2、…，wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；
2、 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和；
3、从森林中删除选取的两棵树，并将新树加入森林；
4、重复(2)、(3)步，直到森林中只剩一棵树为止，该树即为所求得的哈夫曼树。
扩展资料：
按照哈夫曼编码构思程序流程：
1、切割的顺序是从上往下，直至数组中的元素全部出现在叶节点；
2、我们思路正好相反，从数组中找出最小的两个元素作为最下面的叶节点，在向备选数组中存入这两个叶节点的和（这个新的和加入累加运算，这个和也就是linux源码安装技巧所求的最小值的一部分，原因如上图）。
3、以本题为例，备选数组中现有元素为{ ，}，再次取出两个最小元素进行求和，得到新的元素，回归备选数组并记入累加。
4、上述2.3布重复执行直至备选数组中只有一个元素，此时累加结束，返回累加值即可
5、求数组中的最小值，可以用小根堆进行提取最为方便；此题用到了贪心的思路，即用相同的策略重复执行，直至我们得到所需的结果。
参考资料来源:百度百科——哈夫曼树
AST详解与运用
了解AST之前,我们先来简单陈述一下JavaScript引擎的工作原理:从上图中我们可以看到,JavaScript引擎做的第一件事情就是把JavaScript代码编译成抽象语法树,于是就有了本文对AST抽象语法树的浅析. 我们都知道,在传统的编译语言的流程中,程序的一段源代码在执行之前会经历三个步骤,统称为"编译":抽象语法树（abstract syntax code，AST）是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构，之所以说是抽象的，是因为抽象表示把js代码进行了结构化的转化，转化为一种数据结构。这种数据结构其实就是一个大的json对象，json我们都熟悉，他就像一颗枝繁叶茂的树。有树根，有树干，有树枝，有树叶，无论多小多大，都是一棵完整的树。 简单理解,就是把我们写的代码按照一定的规则转换成一种树形结构。 AST的作用不仅仅是用来在JavaScript引擎的编译上，我们在实际的开发过程中也是经常使用的，比如我们常用的babel插件将 ES6转化成ES5、使用 UglifyJS来压缩代码 、css预处理器、开发WebPack插件、Vue-cli前端自动化工具等等，这些底层原理都是基于AST来实现的，AST能力十分强大， 能够帮助开发者理解JavaScript这门语言的精髓。 我们先来看一组简单的AST树状结构: 经过转化,输出如下AST树状结构: 我们可以看到，一个标准的AST结构可以理解为一个json对象，那我们就可以通过一些方法去解析和操作它，这里我们先提供一个在线检测工具,大家可以自行去体验: esprima.org/demo/parse... AST编译流程图: 我们可以看到,AST工具会源代码经过四个阶段的转换： 词法分析scanner parser生成AST树 traverse对AST树遍历,进行增删改查 generator将更新后的AST转化成代码 Babel插件就是作用于抽象语法树。 Babel 的三个主要处理步骤分别是： 解析（parse），转换（transform），生成（generate）。 vue中AST主要运用在模板编译过程. vue中的模板编译主要分为三个步骤: 解析器要实现的功能就是将模板解析成AST，我们这里主要来分析一下代码解析阶段，这里主要运用的是parse()这个函数,事实上,解析器内部也分为好几个解析器,比如HTML解析器、文本解析器以及过滤解析器，其中最主要的就是HTML解析器。HTML解析器的作用就是解析HTML，它在解析HTML的过程中会不断触发各种钩子函数，我们来看看代码实现： 举个例子: 当上面这个模板被HTML解析器解析时,所触发的钩子函数依次是:start、chars、end。 所以HTML解析器在实现上是一个函数，它有两个参数----模板和选项，我们的模板是一小段一小段去截取与解析的，所以需要不断循环截取，我们来看看vue内部实现原理： 以上就是vue解析器生成AST语法树的主流程了，代码细节的地方还需要自己去解读源码，源码位置:\vue\packages\weex-template-compiler\build.js AST抽象语法树的知识点作为JavaScript中(任何编程语言中都有ast这个概念,这里就不过多赘述)相对基础的，也是最不可忽略的知识，带给我们的启发是无限可能的，它就像一把螺丝刀，能够拆解javascript这台庞大的机器，让我们能够看到一些本质的东西，同时也能通过它批量构建任何javascript代码。 小时候梦想改变世界，如今我们可以用自己写的程序，构建出我们所生活的网络世界，丰富多姿。 借用一句歌词: 我还是从前那个少年，没有一丝丝改变。时间只不过是考验，种在心中信念丝毫未减 。希望大家能够在软件开发的路途上坚定信念，越走越远.....有人可以帮我注释一段关于用c语言实现哈夫曼树的代码吗？
在一般的数据结构的书中，树的那章后面，著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN)树和哈夫曼编码。哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用。哈夫曼编码应用广泛，如JPEG中就应用了哈夫曼编码。 首先介绍什么是哈夫曼树。哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点
的权值乘上其到根结点的 路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。
树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln) ，N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。 可以证明哈夫曼树的WPL是最小的。
哈夫曼编码步骤：
一、对给定的n个权值{ W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉树的初始集合F= { T1,T2,T3,...,Ti,...,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为Wi的根结点，它的左右子树均为空。（为方便在计算机上实现算 法，一般还要求以Ti的权值Wi的升序排列。）
二、在F中选取两棵根结点权值最小的树作为新构造的二叉树的左右子树，新二叉树的根结点的权值为其左右子树的根结点的权值之和。
三、从F中删除这两棵树，并把这棵新的二叉树同样以升序排列加入到集合F中。
四、重复二和三两步，直到集合F中只有一棵二叉树为止。
简易的理解就是，假如我有A,B,C,D,E五个字符，出现的频率（即权值）分别为5,4,3,2,1,那么我们第一步先取两个最小权值作为左右子树构造一个新树，即取1，2构成新树，其结点为1+2=3，如图：
请点击输入描述
虚线为新生成的结点，第二步再把新生成的权值为3的结点放到剩下的集合中，所以集合变成{ 5,4,3,3}，再根据第二步，取最小的两个权值构成新树，如图：
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再依次建立哈夫曼树，如下图：
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其中各个权值替换对应的字符即为下图：
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所以各字符对应的编码为：A->,B->,C->,D->,E->
霍夫曼编码是一种无前缀编码。解码时不会混淆。其主要应用在数据压缩，加密解密等场合。
C语言代码实现：
/*-------------------------------------------------------------------------
* Name: 哈夫曼编码源代码。
* Date: ..
* Author: Jeffrey Hill+Jezze(解码部分)
* 在 Win-TC 下测试通过
* 实现过程：着先通过 HuffmanTree() 函数构造哈夫曼树，然后在主函数 main()中
* 自底向上开始(也就是从数组序号为零的结点开始)向上层层判断，若在
* 父结点左侧，则置码为 0,若在右侧,则置码为 1。最后输出生成的编码。
*------------------------------------------------------------------------*/
#include <stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define MAXBIT
#define MAXVALUE
#define MAXLEAF
#define MAXNODE MAXLEAF*2 -1
typedef struct
{
int bit[MAXBIT];
int start;
} HCodeType; /* 编码结构体 */
typedef struct
{
int weight;
int parent;
int lchild;
int rchild;
int value;
} HNodeType; /* 结点结构体 */
/* 构造一颗哈夫曼树 */
void HuffmanTree (HNodeType HuffNode[MAXNODE], int n)
{
/* i、j： 循环变量，m1、m2：构造哈夫曼树不同过程中两个最小权值结点的权值，
x1、x2：构造哈夫曼树不同过程中两个最小权值结点在数组中的序号。*/
int i, j, m1, m2, x1, x2;
/* 初始化存放哈夫曼树数组 HuffNode[] 中的结点 */
for (i=0; i<2*n-1; i++)
{
HuffNode[i].weight = 0;//权值
HuffNode[i].parent =-1;
HuffNode[i].lchild =-1;
HuffNode[i].rchild =-1;
HuffNode[i].value=i; //实际值，可根据情况替换为字母
} /* end for */
/* 输入 n 个叶子结点的权值 */
for (i=0; i<n; i++)
{
printf ("Please input weight of leaf node %d: \n", i);
scanf ("%d", &HuffNode[i].weight);
} /* end for */
/* 循环构造 Huffman 树 */
for (i=0; i<n-1; i++)
{
m1=m2=MAXVALUE; /* m1、m2中存放两个无父结点且结点权值最小的两个结点 */
x1=x2=0;
/* 找出所有结点中权值最小、无父结点的两个结点，并合并之为一颗二叉树 */
for (j=0; j<n+i; j++)
{
if (HuffNode[j].weight < m1 && HuffNode[j].parent==-1)
{
m2=m1;
x2=x1;
m1=HuffNode[j].weight;
x1=j;
}
else if (HuffNode[j].weight < m2 && HuffNode[j].parent==-1)
{
m2=HuffNode[j].weight;
x2=j;
}
} /* end for */
/* 设置找到的两个子结点 x1、x2 的父结点信息 */
HuffNode[x1].parent = n+i;
HuffNode[x2].parent = n+i;
HuffNode[n+i].weight = HuffNode[x1].weight + HuffNode[x2].weight;
HuffNode[n+i].lchild = x1;
HuffNode[n+i].rchild = x2;
printf ("x1.weight and x2.weight in round %d: %d, %d\n", i+1, HuffNode[x1].weight, HuffNode[x2].weight); /* 用于测试 */
printf ("\n");
} /* end for */
/* for(i=0;i<n+2;i++)
{
printf(" Parents:%d,lchild:%d,rchild:%d,value:%d,weight:%d\n",HuffNode[i].parent,HuffNode[i].lchild,HuffNode[i].rchild,HuffNode[i].value,HuffNode[i].weight);
}*///测试
} /* end HuffmanTree */
//解码
void decodeing(char string[],HNodeType Buf[],int Num)
{
int i,tmp=0,code[];
int m=2*Num-1;
char *nump;
char num[];
for(i=0;i<strlen(string);i++)
{
if(string[i]=='0')
num[i]=0;
else
num[i]=1;
}
i=0;
nump=&num[0];
while(nump<(&num[strlen(string)]))
{ tmp=m-1;
while((Buf[tmp].lchild!=-1)&&(Buf[tmp].rchild!=-1))
{
if(*nump==0)
{
tmp=Buf[tmp].lchild ;
}
else tmp=Buf[tmp].rchild;
nump++;
}
printf("%d",Buf[tmp].value);
}
}
int main(void)
{
HNodeType HuffNode[MAXNODE]; /* 定义一个结点结构体数组 */
HCodeType HuffCode[MAXLEAF], cd; /* 定义一个编码结构体数组， 同时定义一个临时变量来存放求解编码时的信息 */
int i, j, c, p, n;
char pp[];
printf ("Please input n:\n");
scanf ("%d", &n);
HuffmanTree (HuffNode, n);
for (i=0; i < n; i++)
{
cd.start = n-1;
c = i;
p = HuffNode[c].parent;
while (p != -1) /* 父结点存在 */
{
if (HuffNode[p].lchild == c)
cd.bit[cd.start] = 0;
else
cd.bit[cd.start] = 1;
cd.start--; /* 求编码的低一位 */
c=p;
p=HuffNode[c].parent; /* 设置下一循环条件 */
} /* end while */
/* 保存求出的每个叶结点的哈夫曼编码和编码的起始位 */
for (j=cd.start+1; j<n; j++)
{ HuffCode[i].bit[j] = cd.bit[j];}
HuffCode[i].start = cd.start;
} /* end for */
/* 输出已保存好的所有存在编码的哈夫曼编码 */
for (i=0; i<n; i++)
{
printf ("%d 's Huffman code is: ", i);
for (j=HuffCode[i].start+1; j < n; j++)
{
printf ("%d", HuffCode[i].bit[j]);
}
printf(" start:%d",HuffCode[i].start);
printf ("\n");
}
/* for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<n;j++)
{
printf ("%d", HuffCode[i].bit[j]);
}
printf("\n");
}*/
printf("Decoding?Please Enter code:\n");
scanf("%s",&pp);
decodeing(pp,HuffNode,n);
getch();
return 0;
}
