演算法公平性是由什麼決定的

A. 規制數字社會運行的「演算法」權力

數字 社會 中的人與人、人與物、物與物之間的關系與活動產生了大量的數據，如何應對信息超載和海量數據的危機，「演算法」作為一種技術力量，成為必然選擇。以演算法推薦、演算法分析、演算法決策等方式無縫接入 社會 生活、深度參與資源配置、拓展調整 社會 格局，已成為數字 社會 運行的底層邏輯。

「演算法推薦」成為 社會 信息傳播新範式。「演算法」是互聯網信息分發的重要工具，圍繞「以用戶為中心」的價值邏輯，把用戶的喜好作為關鍵因素，通過數據、演算法與算力之間的組合動態構建起信息供給與用戶需求之間的個性化適配關系。這種精準對位的信息推薦，改變了以往粗放型的信息分發模式，適配了用戶的個性化需求，使得用戶的主體性得到充分發揮，增強了客戶黏性，提升了 社會 信息的流動效率。但是，將「演算法」作為信息推薦的模式會過濾掉多元信息，用戶將被困於信息繭房中。

「演算法分析」改變民眾認知與生活邏輯。民眾的生產生活在產生數據、記錄數據，同時又被演算法分析後的數據所改變。一方面，演算法分析改變民眾的認知邏輯。當前數字 社會 所積累的大數據以及在此之上的演算法分析，使得商家可以根據以往市場銷售、用戶分布、用戶興趣點等對未來銷售作出預判，進而有計劃的安排生成和市場推廣，在未來，用戶對於商家來說是可被認知的；對於用戶來說，演算法分析能夠以可視化的方式清晰呈現演算法幫助規劃的行車路線、交通堵塞點、預計到達時間，未來對於用戶來說是可被認知的。民眾在這樣一些演算法分析的形態下形成了預測未來的認知邏輯。另一方面，演算法系統強大而高效，它通過不斷納入和完善影響因素來提高演算法的准確性，用戶慢慢接受並開始享受這種「定製化」生活方式，但同時卻產生了「大數據殺熟」「困在演算法里的外賣騎手」等演算法偏見問題。

「演算法決策」支撐政府 社會 治理的向度。演算法與大數據被賦予提高治理的透明性、公平性、有效性等使命，一是演算法決策輔助政府治理的精度。比如大數據演算法輔助精準扶貧，地方政府採用建立人口基數、收入來源、 健康 狀況、生產能力等多種要素構成的識別模型，做到貧困人口的精準識別。二是演算法決策提升政府治理的效率。在抗擊新冠肺炎疫情中，速度是跑贏疫情的關鍵要素，運用演算法高效率排查四類人員，用看得見的數據迅速控制疫情。然而，在政府依託演算法進行治理的同時，演算法對於個人隱私權保護和安全問題凸顯。同時，演算法鴻溝也會拉大 社會 距離。

我們正處在一個「演算法無處不在的 社會 」，演算法在給我們帶來各種福利的同時，相伴而生了信息繭房、演算法偏見、演算法鴻溝等一系列問題，這是技術風險同時也是治理風險，需要全 社會 多元力量參與共同進行治理 探索 。

主流價值導向「引導」演算法。首先，增強主流價值導向在演算法推薦中的優先權。增加主流意識形態內容的有效供給，增強主流價值內容在信息分發中的比重，用內容的創新性、多樣性對沖用戶個性導致的單一性，為用戶提供多元的信息環境。其次，用主流價值導向把關演算法推薦的信息分發。推動將把關的窗口前移，用「防火」理念建立人工和AI合力進行的前置把關，用主流價值導向引領信息生產和信息把關。最後，借力演算法推薦進行主流價值導向的傳播。主流媒體、傳統媒體可充分發揮自身優質內容的生產能力，藉助演算法推薦的模式和機制，進行主流價值導向的精準化、個性化、趣味化傳播。

B. 北大青鳥java培訓：網路演算法都應該遵循的原則有哪些

隨著互聯網的不斷發展，現在在網路上發言和造謠的成本也越來越低，而由於演算法的存在，這些內容反而更容易得到傳播和被閱讀的機會，下面浙江北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下，網路演算法都應該遵循的原則有哪些。
1)真相和准確性「造謠一張嘴，辟謠跑斷腿。
」「我們是兼職在辟謠，別人是全職在傳播偽科學。
」現在大家終於知道了謊言比真相更容易傳播。
但資訊推薦演算法更關心「相關性」而非信息本身是不是真相。
怎麼辦?讓編輯負責辨別真相，編輯們可以區分出虛構的內容和事實，把他們的意見添加到推薦演算法中。
讓經過專業訓練的新聞從業者來決定什麼是質量，什麼是真相，什麼是准確性。
讓他們來監控和改進演算法，防止演算法被濫用。
2)獨立性讓編輯來確保推薦演算法是為讀者服務的，而不是為商業模式，為廣告主服務。
現在的推薦演算法讓那些騙點擊的標題黨(clickt)內容和廣告凸顯出來，正常的內容反而被打壓，這是現在網路新聞最嚴重的問題——內容的權重，並不是根據內容是否對讀者有益來判斷的，而是為商業模型服務的，讓人們花更多時間沉浸在垃圾內容中，對這些公司的商業模型更有益。
3)公平和公正性分歧和極端內容更受演算法的青睞，也更容易引發讀者的對立。
新聞從業者常說，在每個新聞事件至少有兩面，記者們的工作是發現和聽取多樣化的聲音。
當編輯和工程師合作來調整演算法，呈現多角度不同的觀點，才能加深我們對世界的理解和同情心。
如果我們不理解為什麼會有不同的意見，就不會真正團結。
4)人性新聞事實必須被認真調查，有理有據，才能保證媒介是用來曝光或慶祝真相的，不是用來偽造事實傷害他人。
這是職業操守，也是人性。
演算法不會對謊言泛濫負責任，但記者和編輯是需要對此負責的。
所以編輯和工程師可以合作，一起設計演算法，嚴格限制有害的內容被觀看，及時調整推薦給平台上用戶的內容。
5)問責制沒有什麼系統是完美的。
當錯誤出現，比如假新聞被炒作或者惡俗內容被推送給用戶，平台方應該迅速糾正錯誤和調整演算法。
對於一家新聞機構而言，出現錯誤時一定會做立即做公開的勘誤和道歉，以保證機構的聲譽和讀者的信任。
但是，演算法和平台方卻從來不會負同樣的責任。

C. red的演算法優缺點

1993年，Floyd 和Jacobson就提出了RED，當時的主要目的是克服「早期隨機丟棄」（Early Random Drop,ERD）網關偏袒突發業務而造成的不公平問題. RED為隊列管理增添了兩種新機制，其一，不是等隊列全滿後再丟棄到來的分組，而是利用概率判定機制事先丟掉部分分組來預防可能發生的擁塞；其二，通過平均隊列而非即時隊列調整分組丟棄概率，由此來盡可能地吸收部分短暫的突發流量。RED演算法的性能敏感於設計參數和網路狀況，在特定的網路負載狀況下依然會導致多個TCP的同步，造成隊列震盪，吞吐量降低和時延抖動加劇。RED演算法的公平性和穩定性也存在問題。自RED被首次提出來之後，它的參數配置就是一個沒有徹底解決的問題。
雖然RED能夠有效避免擁塞，但是該演算法仍然存在以下主要缺陷：
（1）公平性問題
對於不響應擁塞通知的連接，RED演算法無法有效處理，因此這樣的連接經常會擠佔大量的網路帶寬，導致了各種連接不公平地共享帶寬。
（2）參數設置問題
RED演算法對參數設置很敏感，兩個門限值和最大丟包概率的細微變化經常是對網路性能造成很大影響，如果根據具體業務環境選擇最合適的參數是RED存在的一個重要問題。另外，一組參數可能會獲得較高的吞吐量，但是可能也會造成較高的丟包率和較長的時間延遲。如何配置參數，使得演算法在吞吐量、時間延遲和丟包率等各方面均獲得較好的性能也有待解決。
（3）網路性能問題
RED演算法控制的平均隊列長度經常會隨著連接數目的增加而不斷增大，造成傳輸時延抖動，引起網路性能不穩定。

D. 名詞解釋 演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。

E. 如何修改集中式互斥演算法以保證公平性

互斥演算法。集中式演算法在分布式系統中獲得互斥的最直接方法是仿照單處理機系統的方法，選一個進程為協調者互斥演算法，也提高了公平性。

F. rpr的演算法srp是什麼意思

SPR公平演算法，使得每個節點能獲得相同的帶寬
在RPR中採用了SRP作為帶寬分配演算法。其基本原理是在演算法中設置兩個變數FORWARD_RATE和MY_RATE,二者分別表示轉發業務的發送速率和本地站點業務的發送速率。當FORWARD_RATE+MY_RATE>LOW_THRESHOLD時,我們就稱節點n是擁塞的,這里LOW_THRESHOLD是一個低於鏈路能力的固定值。當節點n發生擁塞,它就發送一個控制信息給它的上游節點,這個控制信息中包含著它自己站點業務的發送速率MY_RATE［n］。當上游節點i接收到包含MY_RATE［n］值的擁塞控制信息後,它將降低自己的速率控制器值,我們稱之為ALLOWED_RATE。如果從節點n接收到擁塞信息的上游節點n-1也是擁塞的,那麼它將把節點最近計算的ALLOWED_RATE值和它自己的測量值MY_RATE［n-1］相比較,取較小值送給上游節點。這樣,站點的業務速率將不再超過這一流量所經過的下游任一節點所廣播的MY_RATE值。如果節點n-1沒有擁塞,它將把MY_RATE［n-1］設置為全空的值,以指示沒有發生擁塞。接收到全空值的節點將間歇性地增加它們自己的ALLOWED_RATE值。值得注意的是,節點n-1雖然處於擁塞狀態,但MY_RATE［n-1］>FORWARD_RATE［n-1］時,節點n-1同樣將MY_RATE［n-1］設置為全空值,這是因為,這種情況表示,節點的擁塞狀況是由節點n-1發送的業務導致的,而不是由上游節點所發送的業務導致的。
這個演算法的基本思想是如果所有的節點以接收到的MY_RATE的最小值來分享瓶頸鏈路,那麼流量的速率將會相等,公平性也由此而來。在沒有擁塞的情況下,流量將間歇性地增加它們自己的ALLOWED_RATE,以保證獲得最大化的帶寬利用率。總的說來SRP具有較好的有效性、簡單性和可拓展性,但也存在一些問題。①演算法必須設定恰當的演算法參數,如控制信息的發送間隔、轉發緩存器的容量和低優先順序門限的大小等。這些參數的設置將會對網路中處於不同位置的節點,及不同優先順序的業務產生影響。②由於SRP只有一個單獨的速率控制器,這將會產生如下的一些問題：如隊頭阻塞問題和不平衡業務情形下的帶寬分配不公平問題等。

G. 作業調度演算法有什麼選擇原則

作業調度演算法的選擇原則有：

1、公平性：對每個用戶公平對待且使每個用戶滿意；

2、平衡使用資源：使同時進入系統的作業在執行時盡可能地利用系統中的不同資源提高資源利用率；

3、極大的流量：縮短作業的平均周轉時間提高系統的吞吐能力；

以上這些原則不能兼顧。在設計計算機系統時，應根據系統的設計目標來決定調度原則。不同的計算機系統採用不同的調度原則和調度演算法，但都必須遵循一個必要條件，即系統的現有的尚來分配的資源可以滿足被選作業的資源要求。

(7)演算法公平性是由什麼決定的擴展閱讀：

作業調度是指按照時間周期(年、月、日、時、分、秒等)對作業進行分割，並根據業務需求、作業長度、存儲管理及依賴性關系對作業的執行方式加以調度。主要任務是從作業後備隊列中選擇作業進入主存運行。作業調度的功能主要有以下幾方面：

1、記錄各作業在系統中的狀態；

2、從後備隊列中挑選一部分作業投入運行；

3、從被選中的作業做好執行前的准備工作；

4、在作業執行結束時，做善後處理工作。

進行作業調度有很多作業調度演算法，這些作業調度演算法要實現的目標是：

1、調度對所有作業都是公平合理的；

2、應使設備有較高的利用率（提供系統利用率）；

3、每次運行盡可能多的作業（提高系統吞吐量）；

4、較快的相應時間。

H. 確定作業調度演算法的原則是什麼

①先來先服務演算法。原則上按照作業進入輸入井的次序調度，如果作業的資源得不到滿足，將會推遲調度，它的資源得到滿足的時候會優先被調度進來。

優點：具有一定的公平性。

缺點：系統的吞吐率低，平均周轉時間長，有大作業到來的時，許多小作業推遲調度。

②計算時間短的作業優先．優先調度計算時間短的作業進行調度，資源不滿足的情況下推遲調度。在這種調度演算法下，要求用戶要對作業的計算時間預先有一個估計，調度以此為依據。

優點：由於被選中的作業計算時間，所以不能盡快地完成並退出系統，降低了作業的平均等待時間，提高了系統的吞吐率。

缺點：大作業會不滿意，而且極限情況下使得某些大作業始終得不到調度。

③響應比高者優先演算法。該演算法考慮了計算時間等待時間，既考慮了計算時間短的作業優先，又考慮了大作業長期等待的問題。所謂響應比是按照以下公式來定義的：

響應比R=等待時間/計算時間

這里的計算時間是估計的作業計算時間，從公式看，計算時間越短，響應比越高；而另一方面，大作業等待時間越長，響應比也會越大。一個作業完成以後，需要重新計算一下在輸入井中的各個作業的響應比，最高的將優先調度。

④優先數調度演算法。為每一個作業指定一個優先數，優先數高的作業先被調度。對於優先數相等的作業採用先來先服務的策略。優先數的制定原則是：作業的緩急程序，估計的計算時間，作業的等待時間，資源申請情況等因素綜合考慮。

⑤均衡調度演算法。使用不同資源的進程同時執行，減少作業等待同類設備而耗費的時間，加快作業的執行。

(8)演算法公平性是由什麼決定的擴展閱讀：

在操作系統中調度是指一種資源分配，因而調度演算法是指：根據系統的資源分配策略所規定的資源分配演算法。對於不同的的系統和系統目標，通常採用不同的調度演算法，例如，在批處理系統中，為了照顧為數眾多的段作業，應採用短作業優先的調度演算法；又如在分時系統中，為了保證系統具有合理的響應時間，應當採用輪轉法進行調度。

目前存在的多種調度演算法中，有的演算法適用於作業調度，有的演算法適用於進程調度；但也有些調度演算法既可以用於作業調度，也可以用於進程調度。

I. 深入了解區塊鏈的共識機制及演算法原理

所謂「共識機制」，是通過特殊節點的投票，在很短的時間內完成對交易的驗證和確認；對一筆交易，如果利益不相乾的若干個節點能夠達成共識，我們就可以認為全網對此也能夠達成共識。再通俗一點來講，如果中國一名微博大V、美國一名虛擬幣玩家、一名非洲留學生和一名歐洲旅行者互不相識，但他們都一致認為你是個好人，那麼基本上就可以斷定你這人還不壞。

要想整個區塊鏈網路節點維持一份相同的數據，同時保證每個參與者的公平性，整個體系的所有參與者必須要有統一的協議，也就是我們這里要將的共識演算法。比特幣所有的節點都遵循統一的協議規范。協議規范（共識演算法）由相關的共識規則組成，這些規則可以分為兩個大的核心：工作量證明與最長鏈機制。所有規則（共識）的最終體現就是比特幣的最長鏈。共識演算法的目的就是保證比特幣不停地在最長鏈條上運轉，從而保證整個記賬系統的一致性和可靠性。

區塊鏈中的用戶進行交易時不需要考慮對方的信用、不需要信任對方，也無需一個可信的中介機構或中央機構，只需要依據區塊鏈協議即可實現交易。這種不需要可信第三方中介就可以順利交易的前提是區塊鏈的共識機制，即在互不了解、信任的市場環境中，參與交易的各節點出於對自身利益考慮，沒有任何違規作弊的動機、行為，因此各節點會主動自覺遵守預先設定的規則，來判斷每一筆交易的真實性和可靠性，並將檢驗通過的記錄寫入到區塊鏈中。各節點的利益各不相同，邏輯上將它們沒有合謀欺騙作弊的動機產生，而當網路中有的節點擁有公共信譽時，這一點尤為明顯。區塊鏈技術運用基於數學原理的共識演算法，在節點之間建立「信任」網路，利用技術手段從而實現一種創新式的信用網路。

目前區款連行業內主流的共識演算法機制包含：工作量證明機制、權益證明機制、股份授權證明機制和Pool驗證池這四大類。

工作量證明機制即對於工作量的證明，是生成要加入到區塊鏈中的一筆新的交易信息(即新區塊)時必須滿足的要求。在基於工作量證明機制構建的區塊鏈網路中，節點通過計算隨機哈希散列的數值解爭奪記賬權，求得正確的數值解以生成區塊的能力是節點算力的具體表現。工作量證明機制具有完全去中心化的優點，在以工作量證明機制為共識的區塊鏈中，節點可以自由進出。大家所熟知的比特幣網路就應用工作量證明機制來生產新的貨幣。然而，由於工作量證明機制在比特幣網路中的應用已經吸引了全球計算機大部分的算力，其他想嘗試使用該機制的區塊鏈應用很難獲得同樣規模的算力來維持自身的安全。同時，基於工作量證明機制的挖礦行為還造成了大量的資源浪費，達成共識所需要的周期也較長，因此該機制並不適合商業應用。

2012年，化名Sunny King的網友推出了Peercoin，該加密電子貨幣採用工作量證明機制發行新幣，採用權益證明機制維護網路安全，這是權益證明機制在加密電子貨幣中的首次應用。與要求證明人執行一定量的計算工作不同，權益證明要求證明人提供一定數量加密貨幣的所有權即可。權益證明機制的運作方式是，當創造一個新區塊時，礦工需要創建一個「幣權」交易，交易會按照預先設定的比例把一些幣發送給礦工本身。權益證明機制根據每個節點擁有代幣的比例和時間，依據演算法等比例地降低節點的挖礦難度，從而加快了尋找隨機數的速度。這種共識機制可以縮短達成共識所需的時間，但本質上仍然需要網路中的節點進行挖礦運算。因此，PoS機制並沒有從根本上解決PoW機制難以應用於商業領域的問題。

股份授權證明機制是一種新的保障網路安全的共識機制。它在嘗試解決傳統的PoW機制和PoS機制問題的同時，還能通過實施科技式的民主抵消中心化所帶來的負面效應。

股份授權證明機制與董事會投票類似，該機制擁有一個內置的實時股權人投票系統，就像系統隨時都在召開一個永不散場的股東大會，所有股東都在這里投票決定公司決策。基於DPoS機制建立的區塊鏈的去中心化依賴於一定數量的代表，而非全體用戶。在這樣的區塊鏈中，全體節點投票選舉出一定數量的節點代表，由他們來代理全體節點確認區塊、維持系統有序運行。同時，區塊鏈中的全體節點具有隨時罷免和任命代表的權力。如果必要，全體節點可以通過投票讓現任節點代表失去代表資格，重新選舉新的代表，實現實時的民主。

股份授權證明機制可以大大縮小參與驗證和記賬節點的數量，從而達到秒級的共識驗證。然而，該共識機制仍然不能完美解決區塊鏈在商業中的應用問題，因為該共識機制無法擺脫對於代幣的依賴，而在很多商業應用中並不需要代幣的存在。

Pool驗證池基於傳統的分布式一致性技術建立，並輔之以數據驗證機制，是目前區塊鏈中廣泛使用的一種共識機制。

Pool驗證池不需要依賴代幣就可以工作，在成熟的分布式一致性演算法(Pasox、Raft)基礎之上，可以實現秒級共識驗證，更適合有多方參與的多中心商業模式。不過，Pool驗證池也存在一些不足，例如該共識機制能夠實現的分布式程度不如PoW機制等

這里主要講解區塊鏈工作量證明機制的一些演算法原理以及比特幣網路是如何證明自己的工作量的，希望大家能夠對共識演算法有一個基本的認識。

工作量證明系統的主要特徵是客戶端要做一定難度的工作來得到一個結果，驗證方則很容易通過結果來檢查客戶端是不是做了相應的工作。這種方案的一個核心特徵是不對稱性：工作對於請求方是適中中的，對於驗證方是易於驗證的。它與驗證碼不同，驗證碼是易於被人類解決而不是易於被計算機解決。

下圖所示的為工作量證明流程。

舉個例子，給個一個基本的字元創「hello，world！」，我們給出的工作量要求是，可以在這個字元創後面添加一個叫做nonce（隨機數）的整數值，對變更後（添加nonce）的字元創進行SHA-256運算，如果得到的結果（一十六進制的形式表示）以「0000」開頭的，則驗證通過。為了達到這個工作量證明的目標，需要不停地遞增nonce值，對得到的字元創進行SHA-256哈希運算。按照這個規則，需要經過4251次運算，才能找到前導為4個0的哈希散列。

通過這個示例我們對工作量證明機制有了一個初步的理解。有人或許認為如果工作量證明只是這樣一個過程，那是不是只要記住nonce為4521使計算能通過驗證就行了，當然不是了，這只是一個例子。

下面我們將輸入簡單的變更為」Hello,World!+整數值」，整數值取1~1000，也就是說將輸入變成一個1~1000的數組：Hello,World!1；Hello,World!2；...；Hello,World!1000。然後對數組中的每一個輸入依次進行上面的工作量證明—找到前導為4個0的哈希散列。

由於哈希值偽隨機的特性，根據概率論的相關知識容易計算出，預計要進行2的16次方次數的嘗試，才能得到前導為4個0的哈希散列。而統計一下剛剛進行的1000次計算的實際結果會發現，進行計算的平均次數為66958次，十分接近2的16次方（65536）。在這個例子中，數學期望的計算次數實際就是要求的「工作量」，重復進行多次的工作量證明會是一個符合統計學規律的概率事件。

統計輸入的字元創與得到對應目標結果實際使用的計算次數如下：

對於比特幣網路中的任何節點，如果想生成一個新的區塊加入到區塊鏈中，則必須解決出比特幣網路出的這道謎題。這道題的關鍵要素是工作量證明函數、區塊及難度值。工作量證明函數是這道題的計算方法，區塊是這道題的輸入數據，難度值決定了解這道題的所需要的計算量。

比特幣網路中使用的工作量證明函數正是上文提及的SHA-256。區塊其實就是在工作量證明環節產生的。曠工通過不停地構造區塊數據，檢驗每次計算出的結果是否滿足要求的工作量，從而判斷該區塊是不是符合網路難度。區塊頭即比特幣工作量證明函數的輸入數據。

難度值是礦工們挖掘的重要參考指標，它決定了曠工需要經過多少次哈希運算才能產生一個合法的區塊。比特幣網路大約每10分鍾生成一個區塊，如果在不同的全網算力條件下，新區塊的產生基本都保持這個速度，難度值必須根據全網算力的變化進行調整。總的原則即為無論挖礦能力如何，使得網路始終保持10分鍾產生一個新區塊。

難度值的調整是在每個完整節點中獨立自動發生的。每隔2016個區塊，所有節點都會按照統一的格式自動調整難度值，這個公式是由最新產生的2016個區塊的花費時長與期望時長（按每10分鍾產生一個取款，則期望時長為20160分鍾）比較得出來的，根據實際時長一期望時長的比值進行調整。也就是說，如果區塊產生的速度比10分鍾快，則增加難度值；反正，則降低難度值。用公式來表達如下：

新難度值=舊難度值*（20160分鍾/過去2016個區塊花費時長）。

工作量證明需要有一個目標值。比特幣工作量證明的目標值（Target）的計算公式如下：

目標值=最大目標值/難度值，其中最大目標值為一個恆定值

目標值的大小與難度值成反比，比特幣工作量證明的達成就是礦中計算出來的區塊哈希值必須小於目標值。

我們也可以將比特幣工作量的過程簡單的理解成，通過不停變更區塊頭（即嘗試不同nonce值）並將其作為輸入，進行SHA-256哈希運算，找出一個有特定格式哈希值的過程（即要求有一定數量的前導0），而要求的前導0個數越多，難度越大。

可以把比特幣將這道工作量證明謎題的步驟大致歸納如下：

該過程可以用下圖表示：

比特幣的工作量證明，就是我們俗稱「挖礦」所做的主要工作。理解工作量證明機制，將為我們進一步理解比特幣區塊鏈的共識機制奠定基礎。