比特币源码解读之选币

(本文使用的是比特币v0.1.0版本 点击下载源码)

• 初步选择合适交易
  • 遍历钱包中的所有交易
  • 交易有效性检查
  • 交易归类
• 选择最终交易

本文主要描述交易是如何发起后，选择该账号下根据所有未花费的交易（UTXO）选择最合适的交易组合，作为本次交易的输入。其选取原则是
（1）如果存在一条未花费的交易的值等于输出值，则直接选择它；
（2）针对小于输出值的输入交易，对这些输入交易求和，如果求和值小于输出值，则判断是否存在大于输出值的交易（存在多条时，选择最接近输出值的那条交易）；如果存在，则选择该交易；否则返回选取交易失败。
（3）在所有小于输出值的输入交易的交易中，采用随机逼近算法，选择最合适的组合作为本次交易的输入。
流程图如下所示：

初步选择合适交易

1. setCoinsRet.clear(); 清空存放交易记录的set
3. // List of values less than target
4. int64 nLowestLarger = _I64_MAX; 保存最大的金额值
5. CWalletTx* pcoinLowestLarger = NULL; 保存金额大于nTargetValue 所有值中的最小值
6. vector<pair<int64, CWalletTx*> > vValue; 保存满足要求的交易记录，允许key重复（即候选对象）
7. int64 nTotalLower = 0; 存放小于nTargetValue的所有值之和

遍历钱包中的所有交易

1. CRITICAL_BLOCK(cs_mapWallet)
2. {
3. for (map<uint256, CWalletTx>::iterator it = mapWallet.begin(); it != mapWallet.end(); ++it) 循环遍历钱包中的所有交易
4. {
5. CWalletTx* pcoin = &(*it).second; 选取钱包的交易
6. ...
7. }
8. }

交易有效性检查

1. if (!pcoin->IsFinal() || pcoin->fSpent) 判断该交易是否结束或者被花费
2. continue; 如果是，则取出下一条记录
3. int64 n = pcoin->GetCredit(); 获取记录可用金额
4. if (n <= 0) 可用金额小于0，则取出下一条记录
5. continue;

交易归类

所有未花费的交易UTXO，共分为三类（目标值为本次交易的输出值）
（1）该交易金额小于目标值，保存交易到小交易列表vValue
（2）该交易金额大于目标值且小于已有最大交易值，保存交易到最大交易信息pcoinLowestLarger
（3）该交易金额等于目标值，直接返回该交易

1. if (n < nTargetValue) 如果该记录的金额小于目标值
2. {
3. vValue.push_back(make_pair(n, pcoin)); 保存为候选对象
4. nTotalLower += n; 总金额累加
5. }
6. else if (n == nTargetValue) 如果该记录的金额等于目标值
7. {
8. setCoinsRet.insert(pcoin); 保存并直接返回
9. return true;
10. }
11. else if (n < nLowestLarger) 如果该记录金额大于目标值，且该值小于已登记的值
12. {
13. nLowestLarger = n; 替换金额
14. pcoinLowestLarger = pcoin; 替换记录对象
15. }

选择最终交易

（1）所有小交易列表的值小于目标值，如果最大交易值pcoinLowestLarger 存在则返回，否则返回false

1. if (nTotalLower < nTargetValue) 如果小于的目标值的和值小于目标值
2. {
3. if (pcoinLowestLarger == NULL) 没有找到大于目标值的对象，则查找失败
4. return false;
5. setCoinsRet.insert(pcoinLowestLarger); 将大于目标值的对象返回
6. return true;
7. }

（2）所有小交易列表的值大于目标值
采用随机逼近算法查找最合适的交易组合。（最合适交易组合指的是这些交易组合值与目标输出值最接近）

1. // Solve subset sum by stochastic approximation
2. sort(vValue.rbegin(), vValue.rend()); 对小于目标值的所有key进行排序
3. vector<char> vfIncluded; 排除标志符
4. vector<char> vfBest(vValue.size(), true); 最优记录标志符
5. int64 nBest = nTotalLower; 最优值，该值将动态调整
7. for (int nRep = 0; nRep < 1000 && nBest != nTargetValue; nRep++) 操作1000次，如果最优值等于目标值或者1000次结束，则退出循环
8. {
9. vfIncluded.assign(vValue.size(), false); 排除标志符设为false
10. int64 nTotal = 0; 总数为0
11. bool fReachedTarget = false; 找到合适对象设为false
12. for (int nPass = 0; nPass < 2 && !fReachedTarget; nPass++) 进行两次操作，当两次操作完成或者找到合适对象时退出循环
13. {
14. for (int i = 0; i < vValue.size(); i++) 遍历所有小于目标值的对象
15. {
16. if (nPass == 0 ? rand() % 2 : !vfIncluded[i]) 第一次操作采取随机抽取，第二次操作针对第一次没有随机抽取到的对象操作
17. {
18. nTotal += vValue[i].first; 累加值
19. vfIncluded[i] = true; 标识为已使用
20. if (nTotal >= nTargetValue) 如果总数大于目标值
21. {
22. fReachedTarget = true; 发现目标
23. if (nTotal < nBest) 该目标比以往发现的目标好
24. {
25. nBest = nTotal; 替换为最好目标
26. vfBest = vfIncluded; 保存相应的对象
27. }
28. nTotal -= vValue[i].first; 放弃该对象，寻找下一对象
29. vfIncluded[i] = false; 该对象值为false，便于第二次随机抽取使用
30. }
31. }
32. }
33. }
34. }
36. // If the next larger is still closer, return it
37. if (pcoinLowestLarger && nLowestLarger - nTargetValue <= nBest - nTargetValue) 最大值对象比累加对象要好
38. setCoinsRet.insert(pcoinLowestLarger); 返回最大对象
39. else
40. {
41. for (int i = 0; i < vValue.size(); i++) 循环候选对象
42. if (vfBest[i])
43. setCoinsRet.insert(vValue[i].second); 取出合适对象
45. //// debug print
46. printf("SelectCoins() best subset: ");
47. for (int i = 0; i < vValue.size(); i++)
48. if (vfBest[i])
49. printf("%s ", FormatMoney(vValue[i].first).c_str());
50. printf("total %s\n", FormatMoney(nBest).c_str());
51. }
53. return true;

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作者：雨后的蚊子

原文链接：http://www.360bchain.com/article/123.html