中兴捧月算法大赛TP钱包技术实战指南

导读： 不少同学参与中兴捧月算法大赛，对于TP钱包赛题，他们有着既兴奋又头疼的感受。在我看来，这并非仅仅只是一场关于算法的比拼，而更是一回针对真实Web3场景的模拟实战呀。...

不少同学参与中兴捧月算法大赛，对于TP钱包赛题，他们有着既兴奋又头疼的感受。

在我看来，这并非仅仅只是一场关于算法的比拼，而更是一回针对真实Web3场景的模拟实战呀。

TP钱包身为去中心化应用入口，赛题常常环绕钱包底层技术、智能合约交互以及安全机制予以开展，所考验的乃是将算法落实到工程当中的能力。

在上一届赛题范围内，我所进行拆解得出的核心要点，是“怎样于链上数据以及用户操作二者之间寻觅到最为理想的解决办法”。

第一个要啃的硬骨头，是交易解析与风险识别。

赛题所给出的那链上的数据量，极为庞大，你得去设计出高效的算法，要能够飞速地筛选出异常的交易模式，像那闪贷的攻击或者是授权的钓鱼之类的异常交易模式。

我是以个人的身份进行推荐的，推荐的方向是从状态变更的差分分析这个角度开始着手，而并非是进行逐笔遍历，如此这般能够把复杂度从O(n)降低到近乎常数级别，这种做法在评分权重里所占的比例是相当高的。

第二块在于智能合约交互的Gas优化。

TP钱包进行合约调用属于高频操作，倘若你的算法能够在维持功能完整的状况下，将Gas消耗降低至15%到20%，那么排名将会马上出现差距拉开的情况。

实际操作里，最为有效的技巧在于，对存储槽布局予以优化，以及进行批量处理调用，可别小瞧这几行代码的调整，结果是，在上链的时候，成本的差异会立刻显现出来。

第三点容易被忽略，是助记词分片与恢复的算法逻辑。

赛题偶尔会模拟钱包遗失的部分片段来让你去还原，如此这般，从本质上来说，这属于有着限制条件情形下的图搜索问题。

千万不要生硬地套用暴力枚举，可以借助BIP39校验和的约束条件来进行剪枝作业，如此一来，搜索空间能从像天文数字那般庞大压缩到几十万种状况得以实现，并且能完全在竞赛服务器所限定的时间窗口范围之内成功跑通结果。

最后是整体架构的稳定性。

初赛看正确率，决赛看大规模并发下的容错。

提议你于算法之中增添简易的状态机回滚机制，假使某一节点作出的返回呈现异常情形，却不会致使整个流程走向崩溃状态。

说到底，这比赛比的不是谁更聪明，而是谁更贴近工业级应用。

你们在TP钱包赛道上踩过什么坑？

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