1. Table 格式

会生成7个table，每个table包含2^K个entry，现在K取值20，所以每个table有1M个entry；每个entry的格式如下：

pub(super) enum Table<const K: u8, const TABLE_NUMBER: u8>
where
    EvaluatableUsize<{ metadata_size_bytes(K, TABLE_NUMBER) }>: Sized,
{
    /// First table with contents of entries split into separate vectors for more efficient access
    First {
        /// Derived values computed from `x`
        ys: Vec<Y>,
        /// X values
        xs: Vec<X>,
    },
    /// Other tables
    Other {
        /// Derived values computed from previous table
        ys: Vec<Y>,
        /// Left and right entry positions in a previous table encoded into bits
        positions: Vec<[Position; 2]>,
        /// Metadata corresponding to each entry
        metadatas: Vec<Metadata<K, TABLE_NUMBER>>,
    },
}

Y，X是u32类型，Position也是u32类型，Metadata根据是第几个table而不同；7个table一共404M大小；

2. Table生成算法

Generate(k, seed) → pos_tables

table1的产生算法如下：

1. 根据ChaCha算法和Seed通过ChaCha8(seed, 0)方法产生一个伪随机数发生器，从而产生2^K个X值；然后根据f1(X)算法产生对应的Y值；

table2产生的算法大体思路如下： 根据下面的f2算法得到Y值，其实就是hash值，选择的Xi和Xj需要满足M算法（算法比较复杂）；Xi和Xj值上面一个的table1的X值，其中的i和j就是entry里面的Position；

table3产生的算法大体思路如下： $f3​(l=(xi​,xj​),r=(xk​,xl​))=Hash(l∣∣r)$ if and only if $M(f2​(xi​,xj​),f2​(xk​,xl​))==True$ Xi，Xj，Xk，Xl的值是也来自于Table1，其实是通过Table2的两个Entry获取的Table1的4个X值；l，r值是Table2的索引，即position；

第4，第5，到第7个Table的算法和上面一样，每次entry.Y值都是根据上一个table的两个值计算得出；

可以简单的认为整个生成算法就是首先根据一个Seed产生1M（1048576个）数据量的伪随机值X，然后根据把X作为输入参数，根据f1算法生成同样数量的Y值，第一个Table就生成了； 然后后面每一个Table都要找到符合M算法要求的，上一个Table的，两个Entry。然后再根据f2,f3,f4,f5,f6,f7的算法计算当下Table的Entry数；

3. Proof of Space生成算法

Find_Proof(pos_table, challenge) → proof_of_space 找proof其实就是找64个table1的entry；

为了找到证据，我们必须查看表Table7是否有一个或多个条目entry.y值，其中前k位与challenge的前k位匹配（其实就是是否相等）。 最后一个表Table7中的每个满足的条目都指向表Table6中的 2 个条目。这两个条目将指向表Table5中的 2 个条目，依此类推，直到Table1。因此最后一个表中的条目将间接指向第一个表中的 64 个条目 。这 64 个entry.x串联起来就是空间证明，

4. Verify 算法

Is_Proof_Valid(space_k, seed, challenge, proof_of_space) → bool

为了验证空间证明，我们需要 4 个东西： proof_of_space中的 64 个 x 值、参数k 、种子和challenge_index 。该过程或多或少与表生成相同，即我们计算相同的函数，但不生成整个表，仅生成一个很小的子集。仅计算证明的 x 值的输出才能验证：

1. 输出f1..f7满足每一步的匹配函数M，

2. Table7的最终输出entry.y对应于challenge_index(判断是否相等) 。

总结

和filecoin一样，都是计算多个table（filecoin叫做layer），后面一个table的计算必须要依赖前一个table，从而保证了无法并行化计算；

计算慢，而验证快的逻辑和arweave一样，都是因为计算的时候是7个整表数据都需要计算出来，而验证则是只验证其中的一部分（重新计算其中的一部分）。