elastico演算法創新點總結：
①採用分片技術，將網路和交易分片，使得隨著節點數目的增加，可實現近似線性的吞吐量，提高了交易量上限；同時避免了跨分片通訊，降低通訊複雜度。
②巧妙的將pow、bft演算法結合（pow演算法生成節點身份+bft演算法驗證交易的有效性）提高共識效率。
缺陷：①第三步委員會共識中，在每個委員會中採用pbft演算法對交易達成共識，但由於pbft演算法在節點數目過多時，效能較差通訊複雜度較高。為解決這個問題，可以像之後提出的公有鏈zilliqa採用多重簽名演算法優化pbft演算法，或者也可以採用sbft、fbft等拜占庭演算法代替pbft。
②委員會頻繁重組導致節點頻繁切換分片，從而使得系統效能下降。為解決這個問題，可以將乙個epoch分成多個round，每一輪round均進行共識。全部round結束共識後，仔重組。
③節點較少時，分片不具有強抗**性，不能保證跨分片交易的原子性（原子性：把一筆交易可看作是乙個程式,它要麼完整的被執行,要麼完全不執行），之後提出的omniledger演算法通過一條身份鏈將生成的驗證者身份分配給不同分片解決了這個問題。
Elastico演算法詳解（二）
委員會設定 elastico演算法的乙個精妙之處就在於，開始用pow演算法驗證身份，組成多個委員會，在委員會內部由於節點數量少，因此可以採用bft演算法對交易達成共識。當委員會建立成功後，委員會中的每乙個節點都要與其他節點建立點對點連線，elastico演算法通過將最初通過身份驗證進入系統的c個節點...
A 演算法總結
1 把起點加入 open list 2 重複如下過程 a 遍歷 open list 查詢 f 值最小的節點，把它作為當前要處理的節點。b 把這個節點移到 close list c 對當前方格的 8 個相鄰方格的每乙個方格？如果它是不可抵達的或者它在 close list 中，忽略它。否則，做如下操作...
演算法導論 排序演算法總結
從六月初開始看演算法導論，陸陸續續看了有2個月了，但實際看的時間只有半個月左右。這期間都忙著找導師 期末考試，同時還回家修養了十來天。真正專心的看演算法是在離家返校後，由於沒有考試和作業的煩惱，天天都沉浸在演算法中，感覺效率較高。這段時間學到的東西較多，下面來總結一下 比較排序有 插入排序法 合併排...