硬核丨一份关于支付网络中路由问题的全面研究( 四 ) 摘要：区块链因Layer1的交易吞吐量上限

5 未来研究展望
接下来，笔者提出若干研究展望，并在文末提出这方面科研中可能遇到的问题。
? 熟悉「基于增广路的最大流算法」的朋友们应该了解，这类算法都需要为每条边配备上一条「反向边」用来描述一种算法中需要用到的回流。而我们可以惊讶地发现，这种回流正好对应地刻画了双向支付通道中从另一个方向的额度冲抵。因而增广路定理保证了哪怕在支付网络上无规则地「增广」，最后也一定会完成任一笔不超过最大流额度的支付。这样，我们就得到了一种完全「动态」的基于最大流的路由算法。这一点似乎并未被现有文献提及。当然，对于绝大多数小额交易，用这个算法太过于杀鸡用牛刀了。但笔者相信对于早期支付网络中遇到的巨额交易，这个思路会派的上用处。
? 可以用「最小费用最大流」来取代底层最大流，使得有多种选项时算法可以挑出一组长度最短、总过路费最少的路径方案。学过一种「最小费用最大流」算法的朋友此时应该能明白笔者的寓意，在此不再展开。
? 通过支付网络相关智能合约代码的重构，或者通过另类 landmark 节点的设立，「指导」参与节点建边，以系统性地改进网络的拓扑结构。笔者曾对可能由各个 landmark 引向的结构做过不少畅想，其中包括基于 hypercube、以 landmark 为根的平衡树、以 landmark 为根的 link-cut-tree 等等。
如想在这一方向（支付网络中的路由问题）深入科研，尤其如果在以缩短平均跳数（hop）为目的，可能存在两大问题：
第一个问题
实事求是地，当前的支付方案在当前的支付网络规模中已经做得够好了。根据 SpeedyMurmurs 论文中的实验数据，其已经可以在鼎盛时期的 Ripple 网络中达到平均 2 到 4 跳数（hop）的水准。在此之上再做优化又能如何呢？更优美且能在未来百千万、上亿规模支付网络中取得更好结果的算法，在当前支付网络下兴许反而因为较大的「常数」而并不能取得一个更好的结果。当然，基础研究是要面向未来大规模支付网络的未来的，但面向未来的研究得要在大规模的网络上进行模拟实验才能具有公信力。接下来笔者来阐述一下大规模支付网络的拓扑结构的模拟是如何不可为的。
第二个问题
难以进行合理的模拟实验。首先，实事求是地说，当前阶段的现实网络中的多数参与者尚且是少数极客精英和资本，其拓扑结构肯定和未来的真实网络大相径庭。其次，笔者认为社交网络中的若干模型并不能真实反应支付网络未来之拓扑结构，例如，笔者并不觉得社交网路中常用的「Watts 图」可以刻画好未来的这个网络，因为大多数节点不会去建很多条边使得图的 density 达到出现 small-world phenomenon 的 threshold ， Watts 图的大前提不会成立。总而言之，笔者认为，一个对未来支付网络拓扑结构的研究，于今至关重要，是若干支付网络更多研究发展的大前提。
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References
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