基于dag的虚拟货币

① HLC为什么要用DAG作为底层技术相比其他以太坊和比特币底层技术，其优势是什么

因为DAG在去中心化和可扩展性等方面可以找到一个好的平衡呀，这也遵循了传统的区块链价值观。

② 为什么要用DAG作为底层技术相比别的以太坊和比特币底层技术，其优势是什么

DAG区块链与传统区块链工作机制不同之处在于，后者需要矿工完成工作量证明(PoW)来执行每一笔交易，而DAG区块链能摆脱区块链的限制来完成这样的操作。相反的是，在DAG区块链中一笔交易接着另外一笔，这意味着一笔交易能够对下一笔交易提供证明，由此一直排序下去。这些交易之间的连接就是DAG，就像区块通过哈希值来向整条区块链提供它们的名字一样。

在传统块链式区块链中，每笔交易要花费不少时间，而对于DAG区块链来说，交易时间将变得微不足道

③ HLC是基于比特币底层开发的吗

它是基于一种新型的分布式账本DAG为底层技术开发的，DAG也就是我们常常听说的有向无环，通俗的讲就是任意一条边有方向，且不存在环路，从技术专业角度上来讲，DAG技术在安全性、去中心化以及可扩展性三方面的平衡性上相对较好，这也是追求传统区块链价值观。

④ 比特币和以太坊挖矿有什么区别

比特币采用的是SHA-256加密算法发，在挖矿的时候，比拼的是算力。为了提高算力，比特币经历了CPU挖矿、GPU挖矿、FPGA挖矿和现在的ASIC矿机挖矿四个阶段，专业化程度越来越高。

以太坊采用的是Ethash加密算法，在挖矿的过程中，需要读取内存并存储DAG文件。由于每一次读取内存的带宽都是有限的，而现有的计算机技术又很难在这个问题上有质的突破，所以无论如何提高计算机的运算效率，内存读取效率仍然不会有很大的改观。因此从某种意义上来说，以太坊的Ethash加密算法具有“抗ASIC性”.

加密算法的不同，导致了比特币和以太坊的挖矿设备、算力规模差异很大。

目前，比特币挖矿的、设备主要是专业化程度非常高的ASIC矿机，单台矿机的算力最高达到了110T/s,全网算力的规模在120EH/s以上。

以太坊的挖矿设备主要是显卡矿机，专业化的ASIC矿机非常少，一方面是因为以太坊挖矿算法的“抗ASIC性”提高了研发ASIC矿机的门槛，另一方面是因为以太坊升级到2.0之后共识机制会转型为PoS，矿机无法继续挖矿。

和ASIC矿机相比，显卡矿机在啊算力上相差了2个量级。目前，主流的显卡矿机（8卡）算力约为420MH/s，以太坊全网算力约为230TH/s.

从过去两年的时间维度上看，比特币的全网算力增长迅速，以太坊的全网算力增长相对缓慢。

比特币的ASIC矿机被几大矿机厂商所垄断，矿工只能从市场上购买；以太坊的显卡矿机，虽然也有专门的矿机厂商生产制造，矿工还可以根据自己的需求DIY，从市场上购买配件然后自己组装。

⑤ 第三代区块链DAG的物联网有哪些应用范围

DAG也就是有向无环图，在这里面没有区块的概念，整个流程图是由一笔笔的交易组成，好处是它可以省去出块以及打包的流程。优势在于速度更快、无交易费用同时也无需挖矿。
IOTA采用DAG技术，以打造区块链租房平台的居住星球也将利用IOTA基础上进行开发。在理想情况下，网络越大，IOTA的交易确认速度越快，网络也越安全。居住星球以此来实现智能门锁、路由器、摄像头等等租房所需智能终端的物物互联。

⑥ 把编译程序设计原理（第二版）高等教育出版社的课后答案给我发一份 可以吗

目录
第1章编译器概述
1.1为什么要学习编译技术
1.2编译器和解释器
1.3编译器的功能分解和组织结构
1.4编译器的伙伴
1.5编译器的复杂性
1.6编译器的设计与实现
1.7编译器的测试与维护
第2章一个微型编译器
2.1基础知识
2.2ToyL语言
2.3ToyL语言词法分析器
2.4ToyL语言语法分析器
2.5ToyL语言解释器
2.6ToyL语言编译器
第3章有穷自动机与词法分析
3.1词法分析基础
3.1.1词法分析器的功能
3.1.2单词识别
3.1.3词法分析的复杂性
3.1.4字符串
3.1.5保留字处理
3.1.6空格符、回车符、换行符
3.1.7括号类配对预检
3.1.8词法错误修正
3.1.9词法分析独立化的意义
3.2有穷自动机
3.2.1确定有穷自动机的定义
3.2.2确定有穷自动机的实现
3.2.3非确定有穷自动机
3.2.4NFA到DFA的转换
3.2.5确定有穷自动机的极小化
3.2.6自动机状态转换表的实现
3.3正则表达式
3.3.1正则符号串集
3.3.2正则表达式的定义
3.3.3正则表达式的局限性
3.3.4正则定义
3.3.5正则表达式到有穷自动机的转换
3.4词法分析器的构造
3.4.1用DFA人工构造词法分析器
3.4.2词法分析器的生成器Lex
练习
第4章文法与语法分析
4.1语法分析
4.1.1语法分析器的输入
4.1.2语法分析的任务
4.1.3语法分析方法分类
4.2文法和文法分析
4.2.1上下文无关文法和语言
4.2.2最左推导和最右推导
4.2.3语法分析树与二义性
4.2.4文法分析算法
4.2.5自顶向下方法概述
4.2.6自底向上方法概述
4.3递归下降法——自顶向下分析
4.3.1递归下降法原理
4.3.2消除公共前缀
4.3.3代入
4.3.4消除左递归
4.4LL分析方法——自顶向下分析
4.4.1LL(1)文法
4.4.2LL(1)分析表
4.4.3LL(1)分析的驱动器
4.4.4LL(1)中的If-Then-Else问题
4.4.5LL(1)分析器的自动生成器LLGen
4.4.6LL(1)分析法与递归下降法的比较
4.4.7正则文法
4.5LR方法——自底向上分析
4.5.1句柄
4.5.2活前缀
4.5.3归约活前缀识别器——LR(0)自动机
4.5.4LR(0)文法及其分析算法
4.5.5SLR(1)文法及其分析算法
4.5.6LR(1)文法
4.5.7LALR(1)文法
4.5.8二义性文法的处理
4.5.9另一种Shift-Rece分析技术：简单优先法
4.5.10LL(1)和LALR(1)方法比较
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语法错误处理
4.7.1错误恢复和修复
4.7.2递归下降分析的错误恢复
4.7.3LL分析的错误恢复
4.7.4LR分析的错误恢复
练习
第5章语义分析
5.1语义分析基础
5.1.1语义分析内容
5.1.2标识符信息的内部表示
5.1.3类型信息的内部表示
5.1.4运行时值的表示
5.2符号表
5.2.1符号表查找技术
5.2.2符号表的局部化
5.2.3二叉式局部符号表
5.2.4散列式全局符号表
5.2.5嵌套式全局符号表
5.2.6符号表界面函数
5.3类型分析
5.3.1类型的等价性和相容性
5.3.2类型分析的总控算法
5.3.3类型名分析
5.3.4枚举类型分析
5.3.5数组类型分析
5.3.6记录类型分析
5.3.7联合类型分析
5.3.8指针类型分析
5.3.9递归类型分析
5.4声明的语义分析
5.4.1声明的语法结构
5.4.2标号声明部分的语义分析
5.4.3常量声明部分的语义分析
5.4.4类型声明部分的语义分析
5.4.5变量声明部分的语义分析
5.4.6过程、函数声明的语义分析
5.5执行体的语义分析
5.5.1执行体的语义分析
5.5.2带标号语句和转向语句的语义分析
5.5.3赋值语句的语义分析
5.5.4条件语句的语义分析
5.5.5while循环语句的语义分析
5.5.6for循环语句的语义分析
5.5.7过程调用语句的语义分析
5.5.8表达式的语义分析
5.5.9变量的语义分析
练习
第6章运行时的存储环境
6.1运行时的存储空间结构与分配
6.1.1运行时的存储空间基本结构
6.1.2静态区的存储分配
6.1.3栈区的存储分配
6.1.4堆区的存储分配
6.1.5堆区空间管理
6.2过程活动记录与栈区组织结构
6.2.1过程活动记录
6.2.2活动记录的填写
6.2.3栈区组织结构——AR链
6.3运行时的变量访问环境
6.3.1可访问活动记录
6.3.2局部Display表方法
6.3.3静态链方法
6.3.4全局Display表方法和寄存器方法
6.3.5无嵌套时的AR及访问环境
6.4分程序和动态数组空间
6.4.1无动态数组时的分程序空间
6.4.2动态数组空间
练习
第7章面向语法的语义描述
7.1动作文法
7.1.1动作文法定义
7.1.2动作文法的递归实现
7.1.3动作文法的LL实现
7.1.4动作文法的LR实现
7.2动作文法应用
7.2.1用动作文法描述表达式计算
7.2.2用动作文法描述表达式抽象树的构造
7.2.3用动作文法描述语句抽象树的构造
7.3抽象动作文法及其应用
7.3.1抽象变量
7.3.2抽象动作文法
7.3.3栈式LL动作文法驱动器
7.3.4抽象动作文法到栈式LL动作文法的转换
7.3.5栈式LR动作文法驱动器
7.3.6抽象动作文法到栈式LR动作文法的转换
7.4属性文法
7.4.1属性文法定义
7.4.2属性语法树和属性依赖图
7.4.3计算顺序
7.4.4属性值的计算方法
7.4.5拷贝型属性文法
7.5属性文法在编译器设计中的应用
7.5.1类型树的属性文法描述
7.5.2表达式中间代码的属性文法描述
7.5.3变量中间代码的属性文法描述
7.5.4语句中间代码的属性文法描述
7.5.5正则表达式到自动机转换的属性文法描述
7.6S-属性文法及其属性计算
7.6.1S-属性文法
7.6.2S-属性文法的递归实现
7.6.3S-属性文法的LR实现
7.7L-属性文法及其属性计算
7.7.1L-属性文法
7.7.2L-属性文法的递归实现
7.7.3L-属性文法的LR(1)实现
7.8语义分析器的自动生成系统
7.8.1YACC
7.8.2LALRGen
7.8.3Accent系统
练习
第8章中间代码生成
8.1中间代码
8.1.1中间代码的种类
8.1.2后缀式中间代码
8.1.3三地址中间代码
8.1.4抽象语法树和无环有向图
8.1.5多元式中间代码
8.1.6中间代码分量ARG结构
8.2表达式的中间代码生成
8.2.1表达式的语义信息
8.2.2表达式的中间代码
8.2.3变量的中间代码
8.2.4表达式的中间代码生成
8.2.5变量的中间代码生成
8.2.6布尔表达式的短路中间代码
8.3原子语句的中间代码生成
8.3.1输入/输出语句的中间代码生成
8.3.2goto语句和标号定位语句的中间代码生成
8.3.3return语句的中间代码生成
8.3.4赋值语句的中间代码生成
8.3.5函数（过程）调用的中间代码生成
8.4结构语句的中间代码生成
8.4.1条件语句的中间代码生成
8.4.2while语句的中间代码生成
8.4.3repeat语句的中间代码生成
8.4.4for语句的中间代码生成
8.4.5case语句的中间代码生成
8.4.6函数声明的中间代码生成
练习
第9章中间代码优化
9.1引言
9.1.1优化的目标和要求
9.1.2优化的必要性
9.1.3优化的内容
9.1.4局部优化和全局优化
9.1.5基本块和程序流图
9.2常表达式优化
9.2.1常表达式的局部优化
9.2.2基于常量定值分析的常表达式全局优化
9.2.3常量定值分析
9.3公共表达式优化
9.3.1基于相似性的公共表达式局部优化
9.3.2基于值编码的公共表达式局部优化
9.3.3基于活跃代码分析的公共表达式全局优化
9.3.4活跃运算代码分析
9.4程序流图循环
9.4.1循环的基本概念
9.4.2支撑结点
9.4.3自然循环
9.4.4可归约程序流图
9.4.5基于文本的循环及其处理
9.5循环不变代码外提
9.5.1代码外提的基本概念
9.5.2循环不变代码的判定
9.5.3循环不变代码外提的条件
9.5.4基于文本循环和定值表的不变代码外提
9.5.5一种简单的外提优化方案
9.5.6别名分析
9.5.7过程与函数的副作用分析
9.6循环内归纳表达式的优化
9.6.1归纳变量
9.6.2归纳变量计算的优化算法原理
练习
第10章目标代码生成
10.1目标代码
10.1.1虚拟机代码
10.1.2目标机代码
10.1.3窥孔优化
10.2临时变量
10.2.1临时变量的特点
10.2.2临时变量的存储空间
10.2.3临时变量的存储分配
10.2.4变量状态描述
10.3寄存器
10.3.1寄存器分类及其使用准则
10.3.2寄存器分配单位
10.3.3寄存器状态描述
10.3.4寄存器分配算法
10.4基于三地址中间代码的目标代码生成
10.4.1目标地址生成
10.4.2间接目标地址的转换
10.4.3表达式中间代码的目标代码生成
10.4.4赋值中间代码的目标代码生成
10.4.5其他寄存器分配法
10.4.6标号和goto语句中间代码的目标代码生成
10.4.7return中间代码的目标代码生成
10.4.8变量中间代码的目标代码生成
10.4.9函数调用中间代码的目标代码生成
10.5基于AST的代码生成
10.5.1三地址中间代码到AST的转换
10.5.2标记需用寄存器个数
10.5.3从带寄存器个数标记的AST生成代码
10.6基于DAG的代码生成
10.6.1从AST到DAG的转换
10.6.2DAG排序和虚寄存器
10.6.3从带序号和虚寄存器标记的DAG生成代码
10.7代码生成器的自动生成
10.7.1代码生成器的自动化
10.7.2基于指令模板匹配的代码生成技术
10.7.3基于语法分析的代码生成技术
练习
第11章对象式语言的实现
11.1引言
11.2SOOL语法
11.2.1程序
11.2.2分程序
11.2.3类声明
11.2.4类型
11.2.5变量声明
11.2.6函数声明和方法声明
11.2.7语句
11.2.8变量
11.2.9表达式
11.2.10程序示例
11.3SOOL语义
11.3.1声明的作用域
11.3.2Class声明的语义
11.3.3语句的语义
11.4SOOL语义分析
11.4.1标识符的符号表项
11.4.2符号表结构
11.4.3符号表的局部化
11.5SOOL目标代码
11.5.1对象空间
11.5.2当前对象——self
11.5.3活动记录
11.5.4成员变量的目标地址
11.5.5表达式的目标代码
11.5.6Offset原理
11.5.7类的多态性
11.5.8目标代码区
11.5.9方法的动态绑定
11.5.10快速动态绑定目标代码
主要参考文献

⑦ HLC基于DAG模式开发理论上可以无限TPS，请问安全性如何保障

首先并不HLC并不支持DAG理论无限TPS的说法. 虽然我们认为DAG是可扩容的, 但是无法做到无限扩容, 因为很直观的一个问题是DAG还是受制于单个节点的计算能力. 安全性和扩容能力其实没有必然关系, HLC的安全性是有采用的共识协议决定的. 目前HLC采用的共识协议跟比特币的安全性相当, 要需要超过50%算力, 才能保证推翻已确认的交易.