基於dag的虛擬貨幣

① HLC為什麼要用DAG作為底層技術相比其他以太坊和比特幣底層技術，其優勢是什麼

因為DAG在去中心化和可擴展性等方面可以找到一個好的平衡呀，這也遵循了傳統的區塊鏈價值觀。

② 為什麼要用DAG作為底層技術相比別的以太坊和比特幣底層技術，其優勢是什麼

DAG區塊鏈與傳統區塊鏈工作機制不同之處在於，後者需要礦工完成工作量證明(PoW)來執行每一筆交易，而DAG區塊鏈能擺脫區塊鏈的限制來完成這樣的操作。相反的是，在DAG區塊鏈中一筆交易接著另外一筆，這意味著一筆交易能夠對下一筆交易提供證明，由此一直排序下去。這些交易之間的連接就是DAG，就像區塊通過哈希值來向整條區塊鏈提供它們的名字一樣。

在傳統塊鏈式區塊鏈中，每筆交易要花費不少時間，而對於DAG區塊鏈來說，交易時間將變得微不足道

③ HLC是基於比特幣底層開發的嗎

它是基於一種新型的分布式賬本DAG為底層技術開發的，DAG也就是我們常常聽說的有向無環，通俗的講就是任意一條邊有方向，且不存在環路，從技術專業角度上來講，DAG技術在安全性、去中心化以及可擴展性三方面的平衡性上相對較好，這也是追求傳統區塊鏈價值觀。

④ 比特幣和以太坊挖礦有什麼區別

比特幣採用的是SHA-256加密演算法發，在挖礦的時候，比拼的是算力。為了提高算力，比特幣經歷了CPU挖礦、GPU挖礦、FPGA挖礦和現在的ASIC礦機挖礦四個階段，專業化程度越來越高。

以太坊採用的是Ethash加密演算法，在挖礦的過程中，需要讀取內存並存儲DAG文件。由於每一次讀取內存的帶寬都是有限的，而現有的計算機技術又很難在這個問題上有質的突破，所以無論如何提高計算機的運算效率，內存讀取效率仍然不會有很大的改觀。因此從某種意義上來說，以太坊的Ethash加密演算法具有「抗ASIC性」.

加密演算法的不同，導致了比特幣和以太坊的挖礦設備、算力規模差異很大。

目前，比特幣挖礦的、設備主要是專業化程度非常高的ASIC礦機，單台礦機的算力最高達到了110T/s,全網算力的規模在120EH/s以上。

以太坊的挖礦設備主要是顯卡礦機，專業化的ASIC礦機非常少，一方面是因為以太坊挖礦演算法的「抗ASIC性」提高了研發ASIC礦機的門檻，另一方面是因為以太坊升級到2.0之後共識機制會轉型為PoS，礦機無法繼續挖礦。

和ASIC礦機相比，顯卡礦機在啊算力上相差了2個量級。目前，主流的顯卡礦機（8卡）算力約為420MH/s，以太坊全網算力約為230TH/s.

從過去兩年的時間維度上看，比特幣的全網算力增長迅速，以太坊的全網算力增長相對緩慢。

比特幣的ASIC礦機被幾大礦機廠商所壟斷，礦工只能從市場上購買；以太坊的顯卡礦機，雖然也有專門的礦機廠商生產製造，礦工還可以根據自己的需求DIY，從市場上購買配件然後自己組裝。

⑤ 第三代區塊鏈DAG的物聯網有哪些應用范圍

DAG也就是有向無環圖，在這裡面沒有區塊的概念，整個流程圖是由一筆筆的交易組成，好處是它可以省去出塊以及打包的流程。優勢在於速度更快、無交易費用同時也無需挖礦。
IOTA採用DAG技術，以打造區塊鏈租房平台的居住星球也將利用IOTA基礎上進行開發。在理想情況下，網路越大，IOTA的交易確認速度越快，網路也越安全。居住星球以此來實現智能門鎖、路由器、攝像頭等等租房所需智能終端的物物互聯。

⑥ 把編譯程序設計原理（第二版）高等教育出版社的課後答案給我發一份 可以嗎

目錄
第1章編譯器概述
1.1為什麼要學習編譯技術
1.2編譯器和解釋器
1.3編譯器的功能分解和組織結構
1.4編譯器的夥伴
1.5編譯器的復雜性
1.6編譯器的設計與實現
1.7編譯器的測試與維護
第2章一個微型編譯器
2.1基礎知識
2.2ToyL語言
2.3ToyL語言詞法分析器
2.4ToyL語言語法分析器
2.5ToyL語言解釋器
2.6ToyL語言編譯器
第3章有窮自動機與詞法分析
3.1詞法分析基礎
3.1.1詞法分析器的功能
3.1.2單詞識別
3.1.3詞法分析的復雜性
3.1.4字元串
3.1.5保留字處理
3.1.6空格符、回車符、換行符
3.1.7括弧類配對預檢
3.1.8詞法錯誤修正
3.1.9詞法分析獨立化的意義
3.2有窮自動機
3.2.1確定有窮自動機的定義
3.2.2確定有窮自動機的實現
3.2.3非確定有窮自動機
3.2.4NFA到DFA的轉換
3.2.5確定有窮自動機的極小化
3.2.6自動機狀態轉換表的實現
3.3正則表達式
3.3.1正則符號串集
3.3.2正則表達式的定義
3.3.3正則表達式的局限性
3.3.4正則定義
3.3.5正則表達式到有窮自動機的轉換
3.4詞法分析器的構造
3.4.1用DFA人工構造詞法分析器
3.4.2詞法分析器的生成器Lex
練習
第4章文法與語法分析
4.1語法分析
4.1.1語法分析器的輸入
4.1.2語法分析的任務
4.1.3語法分析方法分類
4.2文法和文法分析
4.2.1上下文無關文法和語言
4.2.2最左推導和最右推導
4.2.3語法分析樹與二義性
4.2.4文法分析演算法
4.2.5自頂向下方法概述
4.2.6自底向上方法概述
4.3遞歸下降法——自頂向下分析
4.3.1遞歸下降法原理
4.3.2消除公共前綴
4.3.3代入
4.3.4消除左遞歸
4.4LL分析方法——自頂向下分析
4.4.1LL(1)文法
4.4.2LL(1)分析表
4.4.3LL(1)分析的驅動器
4.4.4LL(1)中的If-Then-Else問題
4.4.5LL(1)分析器的自動生成器LLGen
4.4.6LL(1)分析法與遞歸下降法的比較
4.4.7正則文法
4.5LR方法——自底向上分析
4.5.1句柄
4.5.2活前綴
4.5.3歸約活前綴識別器——LR(0)自動機
4.5.4LR(0)文法及其分析演算法
4.5.5SLR(1)文法及其分析演算法
4.5.6LR(1)文法
4.5.7LALR(1)文法
4.5.8二義性文法的處理
4.5.9另一種Shift-Rece分析技術：簡單優先法
4.5.10LL(1)和LALR(1)方法比較
4.6LR分析器的生成器
4.6.1LALR分析器的生成器YACC
4.6.2LALR分析器的生成器LALRGen
4.7語法錯誤處理
4.7.1錯誤恢復和修復
4.7.2遞歸下降分析的錯誤恢復
4.7.3LL分析的錯誤恢復
4.7.4LR分析的錯誤恢復
練習
第5章語義分析
5.1語義分析基礎
5.1.1語義分析內容
5.1.2標識符信息的內部表示
5.1.3類型信息的內部表示
5.1.4運行時值的表示
5.2符號表
5.2.1符號表查找技術
5.2.2符號表的局部化
5.2.3二叉式局部符號表
5.2.4散列式全局符號表
5.2.5嵌套式全局符號表
5.2.6符號表界面函數
5.3類型分析
5.3.1類型的等價性和相容性
5.3.2類型分析的總控演算法
5.3.3類型名分析
5.3.4枚舉類型分析
5.3.5數組類型分析
5.3.6記錄類型分析
5.3.7聯合類型分析
5.3.8指針類型分析
5.3.9遞歸類型分析
5.4聲明的語義分析
5.4.1聲明的語法結構
5.4.2標號聲明部分的語義分析
5.4.3常量聲明部分的語義分析
5.4.4類型聲明部分的語義分析
5.4.5變數聲明部分的語義分析
5.4.6過程、函數聲明的語義分析
5.5執行體的語義分析
5.5.1執行體的語義分析
5.5.2帶標號語句和轉向語句的語義分析
5.5.3賦值語句的語義分析
5.5.4條件語句的語義分析
5.5.5while循環語句的語義分析
5.5.6for循環語句的語義分析
5.5.7過程調用語句的語義分析
5.5.8表達式的語義分析
5.5.9變數的語義分析
練習
第6章運行時的存儲環境
6.1運行時的存儲空間結構與分配
6.1.1運行時的存儲空間基本結構
6.1.2靜態區的存儲分配
6.1.3棧區的存儲分配
6.1.4堆區的存儲分配
6.1.5堆區空間管理
6.2過程活動記錄與棧區組織結構
6.2.1過程活動記錄
6.2.2活動記錄的填寫
6.2.3棧區組織結構——AR鏈
6.3運行時的變數訪問環境
6.3.1可訪問活動記錄
6.3.2局部Display表方法
6.3.3靜態鏈方法
6.3.4全局Display表方法和寄存器方法
6.3.5無嵌套時的AR及訪問環境
6.4分程序和動態數組空間
6.4.1無動態數組時的分程序空間
6.4.2動態數組空間
練習
第7章面向語法的語義描述
7.1動作文法
7.1.1動作文法定義
7.1.2動作文法的遞歸實現
7.1.3動作文法的LL實現
7.1.4動作文法的LR實現
7.2動作文法應用
7.2.1用動作文法描述表達式計算
7.2.2用動作文法描述表達式抽象樹的構造
7.2.3用動作文法描述語句抽象樹的構造
7.3抽象動作文法及其應用
7.3.1抽象變數
7.3.2抽象動作文法
7.3.3棧式LL動作文法驅動器
7.3.4抽象動作文法到棧式LL動作文法的轉換
7.3.5棧式LR動作文法驅動器
7.3.6抽象動作文法到棧式LR動作文法的轉換
7.4屬性文法
7.4.1屬性文法定義
7.4.2屬性語法樹和屬性依賴圖
7.4.3計算順序
7.4.4屬性值的計算方法
7.4.5拷貝型屬性文法
7.5屬性文法在編譯器設計中的應用
7.5.1類型樹的屬性文法描述
7.5.2表達式中間代碼的屬性文法描述
7.5.3變數中間代碼的屬性文法描述
7.5.4語句中間代碼的屬性文法描述
7.5.5正則表達式到自動機轉換的屬性文法描述
7.6S-屬性文法及其屬性計算
7.6.1S-屬性文法
7.6.2S-屬性文法的遞歸實現
7.6.3S-屬性文法的LR實現
7.7L-屬性文法及其屬性計算
7.7.1L-屬性文法
7.7.2L-屬性文法的遞歸實現
7.7.3L-屬性文法的LR(1)實現
7.8語義分析器的自動生成系統
7.8.1YACC
7.8.2LALRGen
7.8.3Accent系統
練習
第8章中間代碼生成
8.1中間代碼
8.1.1中間代碼的種類
8.1.2後綴式中間代碼
8.1.3三地址中間代碼
8.1.4抽象語法樹和無環有向圖
8.1.5多元式中間代碼
8.1.6中間代碼分量ARG結構
8.2表達式的中間代碼生成
8.2.1表達式的語義信息
8.2.2表達式的中間代碼
8.2.3變數的中間代碼
8.2.4表達式的中間代碼生成
8.2.5變數的中間代碼生成
8.2.6布爾表達式的短路中間代碼
8.3原子語句的中間代碼生成
8.3.1輸入/輸出語句的中間代碼生成
8.3.2goto語句和標號定位語句的中間代碼生成
8.3.3return語句的中間代碼生成
8.3.4賦值語句的中間代碼生成
8.3.5函數（過程）調用的中間代碼生成
8.4結構語句的中間代碼生成
8.4.1條件語句的中間代碼生成
8.4.2while語句的中間代碼生成
8.4.3repeat語句的中間代碼生成
8.4.4for語句的中間代碼生成
8.4.5case語句的中間代碼生成
8.4.6函數聲明的中間代碼生成
練習
第9章中間代碼優化
9.1引言
9.1.1優化的目標和要求
9.1.2優化的必要性
9.1.3優化的內容
9.1.4局部優化和全局優化
9.1.5基本塊和程序流圖
9.2常表達式優化
9.2.1常表達式的局部優化
9.2.2基於常量定值分析的常表達式全局優化
9.2.3常量定值分析
9.3公共表達式優化
9.3.1基於相似性的公共表達式局部優化
9.3.2基於值編碼的公共表達式局部優化
9.3.3基於活躍代碼分析的公共表達式全局優化
9.3.4活躍運算代碼分析
9.4程序流圖循環
9.4.1循環的基本概念
9.4.2支撐結點
9.4.3自然循環
9.4.4可歸約程序流圖
9.4.5基於文本的循環及其處理
9.5循環不變代碼外提
9.5.1代碼外提的基本概念
9.5.2循環不變代碼的判定
9.5.3循環不變代碼外提的條件
9.5.4基於文本循環和定值表的不變代碼外提
9.5.5一種簡單的外提優化方案
9.5.6別名分析
9.5.7過程與函數的副作用分析
9.6循環內歸納表達式的優化
9.6.1歸納變數
9.6.2歸納變數計算的優化演算法原理
練習
第10章目標代碼生成
10.1目標代碼
10.1.1虛擬機代碼
10.1.2目標機代碼
10.1.3窺孔優化
10.2臨時變數
10.2.1臨時變數的特點
10.2.2臨時變數的存儲空間
10.2.3臨時變數的存儲分配
10.2.4變數狀態描述
10.3寄存器
10.3.1寄存器分類及其使用准則
10.3.2寄存器分配單位
10.3.3寄存器狀態描述
10.3.4寄存器分配演算法
10.4基於三地址中間代碼的目標代碼生成
10.4.1目標地址生成
10.4.2間接目標地址的轉換
10.4.3表達式中間代碼的目標代碼生成
10.4.4賦值中間代碼的目標代碼生成
10.4.5其他寄存器分配法
10.4.6標號和goto語句中間代碼的目標代碼生成
10.4.7return中間代碼的目標代碼生成
10.4.8變數中間代碼的目標代碼生成
10.4.9函數調用中間代碼的目標代碼生成
10.5基於AST的代碼生成
10.5.1三地址中間代碼到AST的轉換
10.5.2標記需用寄存器個數
10.5.3從帶寄存器個數標記的AST生成代碼
10.6基於DAG的代碼生成
10.6.1從AST到DAG的轉換
10.6.2DAG排序和虛寄存器
10.6.3從帶序號和虛寄存器標記的DAG生成代碼
10.7代碼生成器的自動生成
10.7.1代碼生成器的自動化
10.7.2基於指令模板匹配的代碼生成技術
10.7.3基於語法分析的代碼生成技術
練習
第11章對象式語言的實現
11.1引言
11.2SOOL語法
11.2.1程序
11.2.2分程序
11.2.3類聲明
11.2.4類型
11.2.5變數聲明
11.2.6函數聲明和方法聲明
11.2.7語句
11.2.8變數
11.2.9表達式
11.2.10程序示例
11.3SOOL語義
11.3.1聲明的作用域
11.3.2Class聲明的語義
11.3.3語句的語義
11.4SOOL語義分析
11.4.1標識符的符號表項
11.4.2符號表結構
11.4.3符號表的局部化
11.5SOOL目標代碼
11.5.1對象空間
11.5.2當前對象——self
11.5.3活動記錄
11.5.4成員變數的目標地址
11.5.5表達式的目標代碼
11.5.6Offset原理
11.5.7類的多態性
11.5.8目標代碼區
11.5.9方法的動態綁定
11.5.10快速動態綁定目標代碼
主要參考文獻

⑦ HLC基於DAG模式開發理論上可以無限TPS，請問安全性如何保障

首先並不HLC並不支持DAG理論無限TPS的說法. 雖然我們認為DAG是可擴容的, 但是無法做到無限擴容, 因為很直觀的一個問題是DAG還是受制於單個節點的計算能力. 安全性和擴容能力其實沒有必然關系, HLC的安全性是有採用的共識協議決定的. 目前HLC採用的共識協議跟比特幣的安全性相當, 要需要超過50%算力, 才能保證推翻已確認的交易.