写在前面
上一篇介绍了MultiSet check& Schwartz–Zippel lemma的应用，有了基础，可以进一步介绍plookup算法了。
首先看下Plookup的初心。
Plookup应用
使用zk snark去证明一些程式时，有一类操作不是很友好，比如AES-128 或者 SHA-256，它们包含了大量的位操作（异或，与等），这些位操作要表示成门约束，需要先把数分解成二进制位，然后检验二进制位正确性，然后在执行目标操作，所以传统方法约束较为复杂，直观体现门数量多。
以异或（XOR）操作为例：
假如有三个向量域元素，$a=(a_1,...,a_n),b=(b_1,...,b_n),c=(c_1,...,c_n)$，检验每个元素都是8比特位，而且$i ∈ [n],c_i=a_i \bigoplus b_i$
使用lookup table来实现约束的思路比较直接，预计算出8比特位操作数所有的输入输出，构造查找表三项${t_1,t_2,t_3}$， 前两项是输入，后一项是XOR结果，检验t3是否是正确的操作结果，变成检验${t_1,t_2,t_3}$是否是预计算table中的一项(entry)。
检验元组$(a_i,b_i,c_i)$是表中的一项，首先把元组转化为单个元素 $f_i=a_i+rb_i+r^2c_i$, 相应地对table做类似处理，$ti=t{i1}+rt{i2}+r^2t{i3}$, 如果f属于t, 根据上篇说的Schwarz-Zippel Lemma 可以证实元组在table中。
现在问题转化为证明一个向量（集合）f包含在另一个向量（集合）t中，是plookup协议的核心。
plookup协议
如果向量f中每个元素都在t中，记为f ⊂ t，假设s是f||t，并且按照t中元素出现顺序排序，可以得出s中包含相同的相邻元素差值，反之亦然。
例如f = {2,2,1,1,5}, t = {1,2,5},那么s = {1,1,1,2,2,2,5,5},
令$t' =t_{i+1}-ti = {1,3}$, s相邻元素差值 $s' = s{i+1}-s_i = {0,0,1,0,0,3,0}$, 对于f ⊂ t， s'与t'包含相同的非零元素（本例子中{1,3}）。仔细观察s'，可以发现其中0元素的个数是等于f向量元素个数|f|,这是必然的。
randomness引入
验证f ⊂ t 进一步转化为s', t'包含相同的非零元素，本质上在于验证s,t相邻元素非零差值相同。通过构造随机化差值向量可以实现检验。具体地，令$s'= si+βs{i+1}, t' =ti+βt{i+1}$,
现在可以对s', {(1 + β)f, t'}做多集合相等校验。根据上一节randomness的思想， 将β作为自变量，s' 就是度为1的多项式。
当$si \not= s{i+1}$ 不能对应(1 + β)f任一元素，会对应t'中某一元素$(tj+βt{j+1})$，因为二者系数结构相同（1，β），意味着s中新的不同元素包含在t中, s ⊂ t。
当$si=s{i+1}$， $s'= (1+β)s_i$， 一定对应于某个$f_j$, 可得f ⊂ s, 间接推出 f ⊂ t .
为什么一开始思路是相邻元素做减法，后面验证却用加法呢？二者本质相同，减法好理解直接对差值做随机化，加法略微有点回路：
假设相减差值集合 $delta =d_1,d_2,...,d_n , s'=si+ βs{i+1}=s_i+β(s_i+d_i)=(1+β)s_i+βd_i$, 可以看出也是对差值做的随机化。
所以说直接用减法结果做多集合校验也是没问题的！具体详细P，V多项式的构造与验证，可以查阅plookup的paper。
小结
本文主要介绍plookup算法的思路，本质上是用空间换时间的技巧，预计算一系列范围的值，构造table，验证时验证原始提供的元组（witness）是否在table内，之所以可以这么做的原因到此一目了然！感谢张博从第一性原理角度进行细节分析！
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_7LAvH-Rzat337YKL0aWpw
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