Что значит хешируемый объект
Что означает «хэшируемый» в Python?
Я попробовал поиск в Интернете, но не смог найти значение hashable.
Объект hashable, если он имеет значение хэша, которое никогда не изменяется в течение его жизненного цикла (ему нужен метод __hash__() ), и его можно сравнить с другими объектами (ему нужен метод __eq__() или __cmp__() ). Объекты Hashable, которые сравниваются равными, должны иметь одно и то же значение хэш-функции.
Hashability позволяет использовать объект как ключ словаря и член набора, поскольку эти структуры данных используют внутреннее значение хэша.
Все ответы здесь содержат хорошее рабочее объяснение хешируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понимать термин Хейшинг.
Хеширование – это концепция в информатике, которая используется для создания высокопроизводительных структур псевдослучайного доступа, где необходимо хранить и получать большой объем данных.
Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных ячейках памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть требуемого количества смежных памяти.
Таким образом, вы можете вместо этого использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения могут быть сохранены в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.
Теперь хэш-функция может быть такой же простой, как деление числа с размером массива и принятие остатка в качестве индекса.
Список неизменяемых типов:
Список изменяемых типов:
В моем понимании в соответствии с глоссарием Python, когда вы создаете экземпляр объектов, хешируемых, неизменное значение также вычисляется в соответствии с членами или значениями экземпляра.
Например, это значение затем можно использовать в качестве ключа в dict, как показано ниже:
мы можем найти, что хэш-значение tuple_a и tuple_c одинаково, поскольку они имеют одинаковые элементы.
Когда мы используем tuple_a в качестве ключа в dict_a, мы можем обнаружить, что значение для dict_a [tuple_c] одинаков, а это значит, что, когда они используются как ключ в dict, они возвращают одно и то же значение, поскольку значения хэша тоже самое.
Для тех объектов, которые не хешируются, метод хеш определяется как None:
Я предполагаю, что это значение хэша вычисляется при инициализации экземпляра, а не динамическим способом, поэтому только неизменяемые объекты хешируются. Надеюсь, это поможет.
В python это означает, что объект может быть членом множеств, чтобы вернуть индекс. То есть они имеют уникальный идентификатор /id.
например, в python 3.3:
Списки структуры данных не являются хешируемыми, но структура данных Кортежи являются хешируемыми.
Позвольте мне привести рабочий пример для понимания хешируемых объектов в python. Я беру 2 Tuples для этого примера. Каждое значение в кортеже имеет уникальное значение хеша, которое никогда не изменяется в течение его жизни. Поэтому, основываясь на этом, имеет значение, выполняется сравнение между двумя кортежами. Мы можем получить хэш-значение элемента кортежа, используя Id().
Python и теория множеств
В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.
Следует сразу сделать оговорку, что эта статья ни в коем случае не претендует на какую-либо математическую строгость и полноту, скорее это попытка доступно продемонстрировать примеры использования множеств в языке программирования Python.
Множество
Множество – это математический объект, являющийся набором, совокупностью, собранием каких-либо объектов, которые называются элементами этого множества. Или другими словами:
Множество – это не более чем неупорядоченная коллекция уникальных элементов.
Что значит неупорядоченная? Это значит, что два множества эквивалентны, если содержат одинаковые элементы.
Элементы множества должны быть уникальными, множество не может содержать одинаковых элементов. Добавление элементов, которые уже есть в множестве, не изменяет это множество.
Множества, состоящие из конечного числа элементов, называются конечными, а остальные множества – бесконечными. Конечное множество, как следует из названия, можно задать перечислением его элементов. Так как темой этой статьи является практическое использование множеств в Python, то я предлагаю сосредоточиться на конечных множествах.
Множества в Python
Множество в Python можно создать несколькими способами. Самый простой – это задать множество перечислением его элементов в фигурных скобках:
Единственное ограничение, что таким образом нельзя создать пустое множество. Вместо этого будет создан пустой словарь:
Для создания пустого множества нужно непосредственно использовать set() :
Также в set() можно передать какой-либо объект, по которому можно проитерироваться (Iterable):
Ещё одна возможность создания множества – это использование set comprehension. Это специальная синтаксическая конструкция языка, которую иногда называют абстракцией множества по аналогии с list comprehension (Списковое включение).
Хешируемые объекты
Существует ограничение, что элементами множества (как и ключами словарей) в Python могут быть только так называемые хешируемые (Hashable) объекты. Это обусловлено тем фактом, что внутренняя реализация set основана на хеш-таблицах. Например, списки и словари – это изменяемые объекты, которые не могут быть элементами множеств. Большинство неизменяемых типов в Python (int, float, str, bool, и т.д.) – хешируемые. Неизменяемые коллекции, например tuple, являются хешируемыми, если хешируемы все их элементы.
Объекты пользовательских классов являются хешируемыми по умолчанию. Но практического смысла чаще всего в этом мало из-за того, что сравнение таких объектов выполняется по их адресу в памяти, т.е. невозможно создать два «равных» объекта.
Скорее всего мы предполагаем, что объекты City(«Moscow») должны быть равными, и следовательно в множестве cities должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса City :
Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:
Свойства множеств
Тип set в Python является подтипом Collection (про коллекции), из данного факта есть три важных следствия:
Принадлежность множеству
Мощность множества
Мощность множества – это характеристика множества, которая для конечных множеств просто означает количество элементов в данном множестве. Для бесконечных множеств всё несколько сложнее.
Перебор элементов множества
Как уже было отмечено выше, множества поддерживают протокол итераторов, таким образом любое множество можно использовать там, где ожидается iterable-объект.
Отношения между множествами
Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.
Равные множества
Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.
Непересекающиеся множества
Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.
Подмножество и надмножество
Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.
Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества.
Само множество является подмножеством самого себя.
Операции над множествами
Рассмотрим основные операции, опредяляемые над множествами.
Объединение множеств
Объединение множеств – это множество, которое содержит все элементы исходных множеств. В Python есть несколько способов объединить множества, давайте рассмотрим их на примерах.
Добавление элементов в множество
Пересечение множеств
Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.
Разность множеств
Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.
Удаление элементов из множества
Симметрическая разность множеств
Симметрическая разность множеств – это множество, включающее все элементы исходных множеств, не принадлежащие одновременно обоим исходным множествам. Также симметрическую разность можно рассматривать как разность между объединением и пересечением исходных множеств.
Заключение
Я надеюсь, мне удалось показать, что Python имеет очень удобные встроенные средства для работы с множествами. На практике это часто позволяет сократить количество кода, сделать его выразительнее и легче для восприятия, а следовательно и более поддерживаемым. Я буду рад, если у вас есть какие-либо конструктивные замечания и дополнения.
Что означает «хэшируемый» в Python?
Я попытался найти в интернете, но не смог найти значение hashable.
Когда они говорят, что объекты hashable или hashable objects что это значит?
Объект является хешируемым, если у него есть хеш-значение, которое никогда не изменяется в течение его времени жизни (ему нужен __hash__() метод), и его можно сравнить с другими объектами (ему нужен метод __eq__() или __cmp__() ). Хэшируемые объекты, которые сравниваются равными, должны иметь одинаковое хеш-значение.
Hashability делает объект пригодным для использования в качестве ключа словаря и члена набора, потому что эти структуры данных используют значение хеша внутри.
Все ответы здесь имеют хорошее рабочее объяснение хэшируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понять термин хеширование.
Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных местах памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть необходимого количества непрерывных данных. места памяти.
Таким образом, вместо этого вы можете использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения можно сохранить в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.
Теперь хеш-функция может быть такой простой, как деление числа на размер массива и взятие остатка в качестве индекса.
Все, что не является изменчивым (изменяемое означает, что может измениться) может быть хешировано. Помимо хеш-функции, которую нужно искать, например, в классе. dir(tuple) и ищем __hash__ метод, вот несколько примеров
Список неизменяемых типов:
Список изменяемых типов:
В моем понимании, согласно глоссарию Python, когда вы создаете экземпляр объектов, которые можно хэшировать, неизменяемое значение также вычисляется в соответствии с членами или значениями экземпляра. Например, это значение может быть использовано в качестве ключа в dict, как показано ниже:
мы можем обнаружить, что хеш-значения tuple_a и tuple_c одинаковы, поскольку они имеют одинаковые члены. Когда мы используем tuple_a в качестве ключа в dict_a, мы можем обнаружить, что значение dict_a [tuple_c] одинаково, что означает, что, когда они используются в качестве ключа в dict, они возвращают одно и то же значение, потому что значения хеша тот же самый. Для тех объектов, которые не являются хэшируемыми, хэш метода определен как None:
Я предполагаю, что это значение хеша вычисляется при инициализации экземпляра, а не динамически, поэтому только неизменяемые объекты могут быть хэшируемыми. Надеюсь это поможет.
Позвольте мне привести вам рабочий пример для понимания хэшируемых объектов в python. Для этого примера я беру 2 кортежа. Каждое значение в кортеже имеет уникальное значение хеша, которое никогда не меняется в течение жизни. Таким образом, на основании этого имеет значение сравнение двух кортежей. Мы можем получить хеш-значение элемента кортежа, используя Id ().
В python это означает, что объект может быть членом множеств для возврата индекса. То есть они имеют уникальную личность / идентификатор.
например, в питоне 3.3:
Списки структуры данных не являются хэшируемыми, но кортежи структуры данных являются хэшируемыми.
Hashable = может хэшироваться.
Когда я запускаю хэш (‘Python’) в Python 3, я получаю 5952713340227947791 в результате. Различные версии Python могут свободно изменять базовую хеш-функцию, поэтому вы, скорее всего, получите другое значение. Важно то, что, несмотря на то, что сейчас я много раз запускаю хэш (‘Python’), я всегда получаю один и тот же результат с одной и той же версией Python.
Но hash (‘Java’) возвращает 1753925553814008565. Поэтому, если объект, который я хэширую, изменяется, то и результат изменяется. С другой стороны, если объект, который я хэширую, не изменяется, то результат остается прежним.
Ну, например, словари Python требуют, чтобы ключи были неизменяемыми. То есть ключи должны быть объектами, которые не меняются. Строки являются неизменяемыми в Python, как и другие основные типы (int, float, bool). Кортежи и заморозки также неизменны. Списки, с другой стороны, не являются неизменяемыми (то есть они изменяемы), потому что вы можете изменить их. Точно так же, слова изменчивы.
Поэтому, когда мы говорим, что что-то хэшируемо, мы имеем в виду, что оно неизменно. Если я попытаюсь передать изменяемый тип в функцию hash (), произойдет сбой:
Что такое Хэширование? Под капотом блокчейна
Так что же такое хэширование?
Простыми словами, хэширование означает ввод информации любой длины и размера в исходной строке и выдачу результата фиксированной длины заданной алгоритмом функции хэширования. В контексте криптовалют, таких как Биткоин, транзакции после хэширования на выходе выглядят как набор символов определённой алгоритмом длины (Биткоин использует SHA-256).
Input- вводимые данные, hash- хэш
Посмотрим, как работает процесс хэширования. Мы собираемся внести определенные данные. Для этого, мы будем использовать SHA-256 (безопасный алгоритм хэширования из семейства SHA-2, размером 256 бит).
Как видите, в случае SHA-256, независимо от того, насколько объёмные ваши вводимые данные (input), вывод всегда будет иметь фиксированную 256-битную длину. Это крайне необходимо, когда вы имеете дело с огромным количеством данных и транзакций. Таким образом, вместо того, чтобы помнить вводимые данные, которые могут быть огромными, вы можете просто запомнить хэш и отслеживать его. Прежде чем продолжать, необходимо познакомиться с различными свойствами функций хэширования и тем, как они реализуются в блокчейн.
Криптографические хэш-функции
Криптографическая хэш-функция — это специальный класс хэш-функций, который имеет различные свойства, необходимые для криптографии. Существуют определенные свойства, которые должна иметь криптографическая хэш-функция, чтобы считаться безопасной. Давайте разберемся с ними по очереди.
Свойство 1: Детерминированние
Это означает, что независимо от того, сколько раз вы анализируете определенный вход через хэш-функцию, вы всегда получите тот же результат. Это важно, потому что если вы будете получать разные хэши каждый раз, будет невозможно отслеживать ввод.
Свойство 2: Быстрое вычисление
Хэш-функция должна быть способна быстро возвращать хэш-вход. Если процесс не достаточно быстрый, система просто не будет эффективна.
Свойство 3: Сложность обратного вычисления
Сложность обратного вычисления означает, что с учетом H (A) невозможно определить A, где A – вводимые данные и H(А) – хэш. Обратите внимание на использование слова “невозможно” вместо слова “неосуществимо”. Мы уже знаем, что определить исходные данные по их хэш-значению можно. Возьмем пример.
Предположим, вы играете в кости, а итоговое число — это хэш числа, которое появляется из кости. Как вы сможете определить, что такое исходный номер? Просто все, что вам нужно сделать, — это найти хэши всех чисел от 1 до 6 и сравнить. Поскольку хэш-функции детерминированы, хэш конкретного номера всегда будет одним и тем же, поэтому вы можете просто сравнить хэши и узнать исходный номер.
Но это работает только тогда, когда данный объем данных очень мал. Что происходит, когда у вас есть огромный объем данных? Предположим, вы имеете дело с 128-битным хэшем. Единственный метод, с помощью которого вы должны найти исходные данные, — это метод «грубой силы». Метод «грубой силы» означает, что вам нужно выбрать случайный ввод, хэшировать его, а затем сравнить результат с исследуемым хэшем и повторить, пока не найдете совпадение.
Итак, что произойдет, если вы используете этот метод?
Свойство 4: Небольшие изменения в вводимых данных изменяют хэш
Даже если вы внесете небольшие изменения в исходные данные, изменения, которые будут отражены в хэше, будут огромными. Давайте проверим с помощью SHA-256:
Видите? Даже если вы только что изменили регистр первой буквы, обратите внимание, насколько это повлияло на выходной хэш. Это необходимая функция, так как свойство хэширования приводит к одному из основных качеств блокчейна – его неизменности (подробнее об этом позже).
Свойство 5: Коллизионная устойчивость
Учитывая два разных типа исходных данных A и B, где H (A) и H (B) являются их соответствующими хэшами, для H (A) не может быть равен H (B). Это означает, что, по большей части, каждый вход будет иметь свой собственный уникальный хэш. Почему мы сказали «по большей части»? Давайте поговорим об интересной концепции под названием «Парадокс дня рождения».
Что такое парадокс дня рождения?
Если вы случайно встречаете незнакомца на улице, шанс, что у вас совпадут даты дней рождений, очень мал. Фактически, если предположить, что все дни года имеют такую же вероятность дня рождения, шансы другого человека, разделяющего ваш день рождения, составляют 1/365 или 0,27%. Другими словами, он действительно низкий.
Однако, к примеру, если собрать 20-30 человек в одной комнате, шансы двух людей, разделяющих тот же день, резко вырастает. На самом деле, шанс для 2 человек 50-50, разделяющих тот же день рождения при таком раскладе.
Как это применяется в хэшировании?
Предположим, у вас есть 128-битный хэш, который имеет 2 ^ 128 различных вероятностей. Используя парадокс дня рождения, у вас есть 50% шанс разбить коллизионную устойчивость sqrt (2 ^ 128) = 2 ^ 64.
Как вы заметили, намного легче разрушить коллизионную устойчивость, нежели найти обратное вычисление хэша. Для этого обычно требуется много времени. Итак, если вы используете такую функцию, как SHA-256, можно с уверенностью предположить, что если H (A) = H (B), то A = B.
Свойство 6: Головоломка
Свойства Головоломки имеет сильнейшее воздействие на темы касающиеся криптовалют (об этом позже, когда мы углубимся в крипто схемы). Сначала давайте определим свойство, после чего мы подробно рассмотрим каждый термин.
Для каждого выхода «Y», если k выбран из распределения с высокой мин-энтропией, невозможно найти вводные данные x такие, что H (k | x) = Y.
Вероятно, это, выше вашего понимания! Но все в порядке, давайте теперь разберемся с этим определением.
В чем смысл «высокой мин-энтропии»?
Это означает, что распределение, из которого выбрано значение, рассредоточено так, что мы выбираем случайное значение, имеющее незначительную вероятность. В принципе, если вам сказали выбрать число от 1 до 5, это низкое распределение мин-энтропии. Однако, если бы вы выбрали число от 1 до бесконечности, это — высокое распределение мин-энтропии.
Что значит «к|х»?
«|» обозначает конкатенацию. Конкатенация означает объединение двух строк. Например. Если бы я объединила «голубое» и «небо», то результатом было бы «голубоенебо».
Итак, давайте вернемся к определению.
Предположим, у вас есть выходное значение «Y». Если вы выбираете случайное значение «К», невозможно найти значение X, такое, что хэш конкатенации из K и X, выдаст в результате Y.
Еще раз обратите внимание на слово «невозможно», но не исключено, потому что люди занимаются этим постоянно. На самом деле весь процесс майнинга работает на этом (подробнее позже).
Примеры криптографических хэш-функций:
1. Указатели
2. Связанные списки
Указатели
В программировании указатели — это переменные, в которых хранится адрес другой переменной, независимо от используемого языка программирования.
Например, запись int a = 10 означает, что существует некая переменная «a», хранящая в себе целочисленное значение равное 10. Так выглядит стандартная переменная.
Однако, вместо сохранения значений, указатели хранят в себе адреса других переменных. Именно поэтому они и получили свое название, потому как буквально указывают на расположение других переменных.
Связанные списки
Связанный список является одним из наиболее важных элементов в структурах данных. Структура связанного списка выглядит следующим образом:
*Head – заголовок; Data – данные; Pointer – указатель; Record – запись; Null – ноль
Это последовательность блоков, каждый из которых содержит данные, связанные со следующим с помощью указателя. Переменная указателя в данном случае содержит адрес следующего узла, благодаря чему выполняется соединение. Как показано на схеме, последний узел отмечен нулевым указателем, что означает, что он не имеет значения.
Важно отметить, что указатель внутри каждого блока содержит адрес предыдущего. Так формируется цепочка. Возникает вопрос, что это значит для первого блока в списке и где находится его указатель?
Первый блок называется «блоком генезиса», а его указатель находится в самой системе. Выглядит это следующим образом:
*H ( ) – Хэшированные указатели изображаются таким образом
Если вам интересно, что означает «хэш-указатель», то мы с радостью поясним.
Как вы уже поняли, именно на этом основана структура блокчейна. Цепочка блоков представляет собой связанный список. Рассмотрим, как устроена структура блокчейна:
* Hash of previous block header – хэш предыдущего заголовка блока; Merkle Root – Корень Меркла; Transactions – транзакции; Simplified Bitcoin Blockchain – Упрощенный блокчейн Биткоина.
Блокчейн представляет собой связанный список, содержащий данные, а так же указатель хэширования, указывающий на предыдущий блок, создавая таким образов связную цепочку. Что такое хэш-указатель? Он похож на обычный указатель, но вместо того, чтобы просто содержать адрес предыдущего блока, он также содержит хэш данных, находящихся внутри предыдущего блока. Именно эта небольшая настройка делает блокчейн настолько надежным. Представим на секунду, что хакер атакует блок 3 и пытается изменить данные. Из-за свойств хэш-функций даже небольшое изменение в данных сильно изменит хэш. Это означает, что любые незначительные изменения, произведенные в блоке 3, изменят хэш, хранящийся в блоке 2, что, в свою очередь, изменит данные и хэш блока 2, а это приведет к изменениям в блоке 1 и так далее. Цепочка будет полностью изменена, а это невозможно. Но как же выглядит заголовок блока?
* Prev_Hash – предыдущий хэш; Tx – транзакция; Tx_Root – корень транзакции; Timestamp – временная отметка; Nonce – уникальный символ.
Заголовок блока состоит из следующих компонентов:
· Версия: номер версии блока
· Время: текущая временная метка
· Текущая сложная цель (См. ниже)
· Хэш предыдущего блока
· Уникальный символ (См. ниже)
· Хэш корня Меркла
Прямо сейчас, давайте сосредоточимся на том, что из себя представляет хэш корня Меркла. Но до этого нам необходимо разобраться с понятием Дерева Меркла.
Что такое Дерево Меркла?
Источник: Wikipedia
На приведенной выше диаграмме показано, как выглядит дерево Меркла. В дереве Меркла каждый нелистовой узел является хэшем значений их дочерних узлов.
Листовой узел: Листовые узлы являются узлами в самом нижнем ярусе дерева. Поэтому, следуя приведенной выше схеме, листовыми будут считаться узлы L1, L2, L3 и L4.
Дочерние узлы: Для узла все узлы, находящиеся ниже его уровня и которые входят в него, являются его дочерними узлами. На диаграмме узлы с надписью «Hash 0-0» и «Hash 0-1» являются дочерними узлами узла с надписью «Hash 0».
Корневой узел: единственный узел, находящийся на самом высоком уровне, с надписью «Top Hash» является корневым.
Так какое же отношение Дерево Меркла имеет к блокчейну?
Каждый блок содержит большое количество транзакций. Будет очень неэффективно хранить все данные внутри каждого блока в виде серии. Это сделает поиск какой-либо конкретной операции крайне громоздким и займет много времени. Но время, необходимое для выяснения, на принадлежность конкретной транзакции к этому блоку или нет, значительно сокращается, если Вы используете дерево Меркла.
Давайте посмотрим на пример на следующем Хэш-дереве:
Изображение предоставлено проектом: Coursera
Теперь предположим, я хочу узнать, принадлежат ли эти данные блоку или нет:
Вместо того, чтобы проходить через сложный процесс просматривания каждого отдельного процесса хэша, а также видеть принадлежит ли он данным или нет, я просто могу отследить след хэша, ведущий к данным:
Это значительно сокращает время.
Хэширование в майнинге: крипто-головоломки.
Когда мы говорим «майнинг», в основном, это означает поиск нового блока, который будет добавлен в блокчейн. Майнеры всего мира постоянно работают над тем, чтобы убедиться, что цепочка продолжает расти. Раньше людям было проще работать, используя для майнинга лишь свои ноутбуки, но со временем они начали формировать «пулы», объединяя при этом мощность компьютеров и майнеров, что может стать проблемой. Существуют ограничения для каждой криптовалюты, например, для биткоина они составляют 21 миллион. Между созданием каждого блока должен быть определенный временной интервал заданный протоколом. Для биткоина время между созданием блока занимает всего 10 минут. Если бы блокам было разрешено создаваться быстрее, это привело бы к:
Процесс Майнинга
Примечание: в этом разделе мы будем говорить о выработке биткоинов.
Когда протокол Биткоина хочет добавить новый блок в цепочку, майнинг – это процедура, которой он следует. Всякий раз, когда появляется новый блок, все их содержимое сначала хэшируется. Если подобранный хэш больше или равен, установленному протоколом уровню сложности, он добавляется в блокчейн, а все в сообществе признают новый блок.
Однако, это не так просто. Вам должно очень повезти, чтобы получить новый блок таким образом. Так как, именно здесь присваивается уникальный символ. Уникальный символ (nonce) — это одноразовый код, который объединен с хэшем блока. Затем эта строка вновь меняется и сравнивается с уровнем сложности. Если она соответствует уровню сложности, то случайный код изменяется. Это повторяется миллион раз до тех пор, пока требования не будут наконец выполнены. Когда же это происходит, то блок добавляется в цепочку блоков.
• Выполняется хэш содержимого нового блока.
• К хэшу добавляется nonce (специальный символ).
• Новая строка снова хэшируется.
• Конечный хэш сравнивается с уровнем сложности, чтобы проверить меньше он его или нет
• Если нет, то nonce изменяется, и процесс повторяется снова.
• Если да, то блок добавляется в цепочку, а общедоступная книга (блокчейн) обновляется и сообщает нодам о присоединении нового блока.
• Майнеры, ответственные за данный процесс, награждаются биткоинами.
Помните номер свойства 6 хэш-функций? Удобство использования задачи?
Для каждого выхода «Y», если k выбран из распределения с высокой мин-энтропией, невозможно найти вход x таким образом, H (k | x) = Y.
Так что, когда дело доходит до майнинга биткоинов:
• К = Уникальный символ
• x = хэш блока
• Y = цель проблемы
Весь процесс абсолютно случайный, основанный на генерации случайных чисел, следующий протоколу Proof Of Work и означающий: