针对可搜索加密方案中的结果验证方法复杂，搜索成本高且效率低，难以满足多关键词搜索结果高效验证和安全性需求的问题，提出了基于改进的 Merkle-Tree 认证方法的多关键词搜索方案。首先，利用双线性映射构造多关键词的可搜索算法，实现高效精准的多关键词搜索；其次，基于Bawa改进的Merkle-Tree认证方法构造搜索方案的验证及动态更新算法，将计算成本从经典的MHT的O(n)降低到O(log n)，防止数据篡改、删除和伪造等不法操作的高效验证。在决策线性假设和CDH假设下，所提方案满足密文不可区分性和签名不可伪造性。

一个简单的Java merkle树实现。 文档： : 执照

采用qt编写，适用于区块链初学者学习参考

python-merkle-tree

默克尔 通过自己的作品， ， 用法 package main import ( "crypto/sha256" "log" "os" "github.com/wilfreddenton/merkle" ) func main() { // create a hash function // it's ok to resuse this in merkle calls because it will be reset after use h := sha256.New() // create an io.Reader f, err := os.Open("main.go"

merkle.rs：Rust中的Merkle树

概述 我最近发现需要在数据处理系统中进行检查点检查，该系统要求任何数据事件都不会丢失，并且任何事件都不能被处理和无序流式传输。 我想要一种在生产中实时自动检测这一点的方法。 有几种方法可以做到这一点，但由于我们的数据事件已经附加了一个签名（一个 SHA1 散列），我决定做检查点的一个有用的方法基本上是保留一个散列的散列。 可以使用来做到这一点，其中保留了每个数据元素的散列链，并且当出现检查点时，会按顺序获取所有这些散列的散列。 此模型的一个缺点是，如果下游系统检测到哈希不匹配（由于消息丢失或消息无序），则必须迭代完整列表以检测问题所在。 一个优雅的替代方案是哈希树，又名默克尔树，以其发明者拉尔夫默克尔命名。 默克尔树 Merkle 树通常被实现为二叉树，其中每个非叶节点都是它下面两个节点的哈希。 叶子可以是数据本身，也可以是数据的哈希/签名。 因此，如果在系统之间检测到根散列的任何

merkle tree是一种区块链的基础数据结构，本文是整理的网上资料

c++代码实现merkle_tree树．．．．．．．．．．．．．．