Merkel树是一种数据结构
图1-1：比特币白皮书插图
图1-2：来自维基百科插图
分析：自下而上
注意：hash函数将任意长度的任意类型的数据映射到固定大小的输出 。默克尔树汇总一个区块中的所有交易，并生成整个块的哈希验证值，允许用户验证交易是否包含在该区块中
Hash是一个把任意长度的数据映射成固定长度数据的函数。
例如，对于数据完整性校验，最简单的方法是对整个数据做Hash运算得到固定长度的Hash值，然后把得到的Hash值公布在网上，这样用户下载到数据之后，对数据再次进行Hash运算，比较运算结果和网上公布的Hash值进行比较，如果两个Hash值相等，说明下载的数据没有损坏。可以这样做是因为输入数据的稍微改变就会引起Hash运算结果的面目全非，而且根据Hash值反推原始输入数据的特征是困难的。
适用于点对点网络数据传输：
在点对点网络中作数据传输的时候，会同时从多个机器上下载数据，而且很多机器可以认为是不稳定或者不可信的。为了校验数据的完整性，更好的办法是把大的文件分割成小的数据块。这样的好处是，如果小块数据在传输过程中损坏了，那么只要重新下载这一快数据就行了，不用重新下载整个文件。如何确定哪个小的数据块是错误的？查看“Merkel树的检索”
Merkel tree可以直接下载并立即验证Merkle Tree的一个分支。因为可以将文件切分成小的数据块，这样如果有一块数据损坏，仅仅重新下载这个数据块就行了。如果文件非常大，那么Merkle tree和Hash list差不多，但是Merkle tree可以一次下载一个分支，然后立即验证这个分支，如果分支验证通过，就可以下载数据了。而Hash list只有下载整个hash list才能验证。
为了更好理解，我们假设有A和B两台机器，A需要与B相同目录下有8个文件。这个时候我们就可以通过Merkle Tree来进行快速比较。假设我们在文件创建的时候每个机器都构建了一个Merkle Tree。具体如下图
图1-3：网图引用
从上图可得知，叶子节点node7的value = hash(f1),是f1文件的HASH;而其父亲节点node3的value = hash(v7, v8)，也就是其子节点node7 node8的值得HASH。就是这样表示一个层级运算关系。root节点的value其实是所有叶子节点的value的唯一特征。
假如A上的文件5与B上的不一样。我们怎么通过两个机器的merkle treee信息找到不相同的文件? 这个比较检索过程如下:
Step1. 首先比较v0是否相同,如果不同，检索其孩子node1和node2.
Step2. v1 相同，v2不同。检索node2的孩子node5 node6;
Step3. v5不同，v6相同，检索比较node5的孩子node 11 和node 12
Step4. v11不同，v12相同。node 11为叶子节点，获取其目录信息。
Step5. 检索比较完毕。
在p2p网络下载网络之前，先从可信的源获得文件的Merkle Tree树根。一旦获得了树根，就可以从其他从不可信的源获取Merkle tree。通过可信的树根来检查接受到的Merkle Tree。如果Merkle Tree是损坏的或者虚假的，就从其他源获得另一个Merkle Tree，直到获得一个与可信树根匹配的Merkle Tree。
修改了树中任意数据，都会导致根节点的值发生改变
检索理论复杂度是Log(N)
