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基于P站(Poloniex)的广度优先搜索算法来获得任意两种币的兑换价格


币圈的P站是Poloniex,前几年被孙宇晨收购了,它是一个交易所。我很久之前用过Poloniex,当时对其印象并不是很好。

不过,现在我对其好感增加,因为币安买下的coinmarketcap免费的接口就很多限制。

官方文档),这个接口的频率限制是一秒200次,很慷慨了。

https://api.poloniex.com/markets/price

能返回所有交易配对,比如这样的:

[
    {
        "symbol": "BTS_BTC",
        "price": "0.0000000186",
        "time": 1731852313035,
        "dailyChange": "-0.0462",
        "ts": 1731852313054
    },
    {
        "symbol": "DASH_BTC",
        "price": "0.000317",
        "time": 1731848096481,
        "dailyChange": "0.0063",
        "ts": 1731848096489
    },
    ... ...
]

这个JSON返回的结构是一个数组,每个元素是个结构体,也就是一个币价的具体配对信息,我们可以看成是一条边Edge两个顶点Vertice,这样就是一个图结构(带权图 Weighted Graph,权值就是兑换价格),虽然给的是单边,但其实是个双向的,比如USD_BTC得值可以反过来推得BTC到USD的价格。我们可以设计一个算法,从币价A到币价B,可以通过BFS广度优先搜索算法来获取价格。比如有配对A_B、B_C、C_D我们就可以获得A_D的值。

深度优先搜索算法DFS也可以,不过这个算法会返回找到的第一条路径,并不能保证是最短的,最短的确实是最准确的,因为链也长,转换精度就会下降。

当然,可能存在多条路径,最理想的状态是把这些路径都求出来,取个平均啥的,不过这样就得暴力搜索所有的路径了,算法时间复杂度就会比较高。

以下是BFS广度优先算法的代码,Javascript的,可以用于网页前端或者NodeJs后端,甚至是CloudFlare Serverless Worker或者是其它无服务框架:Azure Function、AWS Lambda等。

const fetch = require('node-fetch');

async function getTicker(a, b) {
  try {
    const response = await fetch('https://api.poloniex.com/markets/price');
    const data = await response.json();

    // 创建一个哈希表来存储代币对及其价格
    const pairMap = new Map();

    // 使用直接对及其反向对填充哈希表
    for (const { symbol, price } of data) {
      const [base, quote] = symbol.split('_').map(token => token.toLowerCase());
      if (!pairMap.has(base)) pairMap.set(base, new Map());
      if (!pairMap.has(quote)) pairMap.set(quote, new Map());
      
      pairMap.get(base).set(quote, parseFloat(price));
      pairMap.get(quote).set(base, 1 / parseFloat(price)); // 添加反向边
    }

    // 将 token 转换为小写
    a = a.toLowerCase();
    b = b.toLowerCase();

    // BFS 查找从 a 到 b 的转换率
    const queue = [[a, 1]]; // 从初始代币和兑换率 1 开始
    const visited = new Set([a]);

    while (queue.length > 0) {
      const [currentToken, currentRate] = queue.shift();

      if (currentToken === b) return currentRate;

      // Check connected tokens
      for (const [nextToken, rate] of (pairMap.get(currentToken) || new Map())) {
        if (!visited.has(nextToken)) {
          visited.add(nextToken);
          queue.push([nextToken, currentRate * rate]);
        }
      }
    }

    // 如果未找到路径,则返回 null
    return null;
  } catch (error) {
    console.error("获取或处理数据时出错:", error);
    return null;
  }
}

// Example usage:
(async () => {
  const rate = await getTicker('btc', 'trx');
  console.log('BTC 到 TRX 的兑换率:', rate);
})();

代码的一些简单说明:

  • API 数据提取:从 P站 API 提取数据并将响应解析为 JSON。
  • 映射对:以每个代币作为键创建一个映射,其中值是它可以直接转换为的另一个代币映射,以及兑换率。
  • 双向映射:通过反转反向转换的价格来存储直接对和反向对。
  • 广度优先搜索:使用队列遍历从 a 到 b 的路径。对于每个代币,都会检查其邻居(可转换代币)。如果找到 b,该函数将返回累积率;如果没有,则继续,直到所有选项都用尽。
  • 处理无路径:如果未找到转换路径,则函数返回 null。

如果有多组兑换,我们可以改成传入一个数组,这样就不用多次调用P站的API了。

const fetch = require('node-fetch');

async function getToken(pairs) {
  try {
    const response = await fetch('https://api.poloniex.com/markets/price');
    const data = await response.json();

    // 创建一个哈希表来存储代币对及其价格
    const pairMap = new Map();

    // 使用直接对及其反向对填充哈希表
    for (const { symbol, price } of data) {
      const [base, quote] = symbol.split('_').map(token => token.toLowerCase());
      if (!pairMap.has(base)) pairMap.set(base, new Map());
      if (!pairMap.has(quote)) pairMap.set(quote, new Map());
      
      pairMap.get(base).set(quote, parseFloat(price));
      pairMap.get(quote).set(base, 1 / parseFloat(price)); // 添加一条反向边
    }

    // 使用 BFS 查找单个对的转换率的辅助函数
    const findConversionRate = (a, b) => {
      a = a.toLowerCase();
      b = b.toLowerCase();
      
      if (a === b) return 1; // 直接转换

      const queue = [[a, 1]];
      const visited = new Set([a]);

      while (queue.length > 0) {
        const [currentToken, currentRate] = queue.shift(); // 出队列

        if (currentToken === b) return currentRate;

        for (const [nextToken, rate] of (pairMap.get(currentToken) || new Map())) {
          if (!visited.has(nextToken)) {
            visited.add(nextToken);
            queue.push([nextToken, currentRate * rate]);
          }
        }
      }

      return null; // 路径没找到
    };

    // 迭代列表并查找转换率
    const results = pairs.map(([a, b]) => findConversionRate(a, b));
    return results;
  } catch (error) {
    console.error("Error fetching or processing data:", error);
    return pairs.map(() => null); // 如果有错误,则返回每对的 null
  }
}

// Example usage:
(async () => {
  const conversionRates = await getToken([['btc', 'trx'], ['usd', 'steem']]);
  console.log('兑换结果:', conversionRates);
})();

简单的代码说明:

  • 参数更新:getToken 现在接受成对的元组数组,其中每个元组代表一对 [a, b]。
  • 辅助函数:findConversionRate 处理每对的转换,实现与以前相同的 BFS 方法。
  • 映射每对:函数迭代数组里的每个配对币,应用 findConversionRate 计算转换率,并将结果存储在数组中。
  • 错误处理:如果出现 API 或处理错误,则返回一个空值数组,与输入数组的长度匹配。

这个修改后的函数现在可以接受一个数组,并在一次Poloniex API调用中返回数组里每个配对的兑换率。

英文:Crypto Token Exchange Rate Computation Based on Breadth First Search Algorithm on Poloniex API

区块链技术

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回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝


回溯 = DFS + 剪枝” 是一个对回溯算法简明且直观的描述。要理解这一点,我们可以先拆解这个等式中的几个关键概念。

深度优先搜索 (DFS)

DFS(Depth-First Search)是一种图或树的遍历算法,它从根节点开始,沿着一个分支深入到尽可能远的节点,直到达到叶子节点或无可拓展的节点,然后回溯到上一个节点继续搜索其他分支。这种搜索策略自然地适合解决需要遍历所有可能状态的问题,如组合、排列问题等。

剪枝/Pruning

剪枝(Pruning)是指在搜索过程中,提前排除不符合条件的分支,以减少计算量。剪枝的主要作用是在搜索的过程中,避免无谓的计算。通过某些条件判断,可以在尚未完全展开某些分支时就停止搜索,从而减少时间复杂度。例如,当我们知道一个分支肯定不会产生有效解时,可以提前终止该分支的搜索过程。

回溯算法/Backtracking

回溯算法可以看作是深度优先搜索DFS的一种特例或具体应用。它采用DFS的思想,在搜索的过程中尝试每一种可能的选择(通常是通过递归实现),并在发现某个选择不符合条件或已经无法产生有效解时,及时回退(即“回溯”),然后继续尝试其他选择。这种“试探—回溯”的过程就构成了回溯算法。

结合三者的理解

DFS 为回溯算法提供了基本的搜索框架,即从起点开始沿着一个分支深入探索;

剪枝 则是在DFS基础上增加的优化步骤,目的是减少无效状态的探索。

因此,“回溯 = DFS + 剪枝” 是对回溯算法的一种总结。它表明回溯算法不仅仅是简单的深度优先搜索,还通过剪枝来提升效率。剪枝使得回溯算法在解决很多问题时比单纯的DFS更加高效,尤其是在解空间很大的情况下,剪枝能够大幅减少计算量,从而使得问题求解变得可行。

例子:Alpha-beta 算法剪枝

Alpha-beta 剪枝可以看作是一种回溯算法,它通过剪枝技术增强了深度优先搜索算法。

alpha-beta-pruning 回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝 ACM题解 程序设计 算法 编程

alpha-beta-pruning

Alpha-beta 剪枝:这是用于减少博弈论中极小极大算法中评估节点数量的一种技术。

回溯算法:Alpha-beta 剪枝确实可以被视为回溯的一种形式,因为它系统地探索潜在解决方案(在本例中为游戏动作)并修剪保证不会影响最终决策的路径。

深度优先搜索 (DFS):Alpha-beta 剪枝通常使用 DFS 对树结构进行操作,在回溯之前深入探索节点。

剪枝技术:Alpha-beta 剪枝的主要特征是“剪枝”部分,其中跳过不可能影响最终决策的树的分支。

英文:Backtracking Algorithm = Depth First Search + Pruning

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回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝. (AMP 移动加速版本)

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