【区块链 | 默克尔树】使用默克尔(Merkle)树实现NFT白名单

本文介绍了如何利用默克尔树在区块链环境中,特别是NFT(ERC-721)场景下实现白名单功能。通过JavaScript库生成默克尔树,结合智能合约验证,确保只有预设的地址能领取代币。文章还提供了JavaScript实现和智能合约验证的代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

简介

在我们今天所知道和喜爱的区块链出现之前,默克尔树一直是密码学和计算机科学领域的一个方面。如今,我们开始慢慢看到它们在链上更频繁地被用于数据验证的目的。在这篇文章中,我将解释 Merkle Trees 如何在 NFT(ERC-721)背景下实现代币白名单的目的,它们是如何提供保证只能由预定参与者认领代币。

什么是 Merkle 树?

默克尔树是一种树状结构,树上的每个节点都由一个值表示,这个值是一些加密哈希函数的结果。哈希函数是单向的,从一个输入产生一个输出很容易,但从一个输出确定一个输入在计算上是不可行的。默克尔树有 3 种类型的节点,如下所示:

  1. 叶子节点 - 叶子节点位于树的最底部,它们的值是原始数据根据指定的哈希函数进行哈希的结果。一棵树上有多少个叶子节点,就有多少个需要哈希的原始数据。例如,如果有 7 个数据需要被哈希,就会有 7 个叶子节点。

  2. 父节点 - 父节点可以位于树的不同层次,这取决于整个树的大小,父节点总是位于叶节点之上。父节点的值是由它下面的节点的哈希值决定的,通常从左到右开始。由于不同的输入总是会产生不同的哈希值,不考虑哈希值的碰撞,节点哈希值的连接顺序很重要。值得一提的是,根据树的大小,父

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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