佛薩奇Forsage矩陣開發丨智慧合約原始碼技術分析搭建

佛薩奇Forsage（國內稱之為佛薩奇）開發+18I鏈上合約-259l開發系統3365是一項全球去中心化無限迴圈共享矩陣智慧合約。

100%建立在以太坊的智慧合約上，全部公開開源，不受任何人或第三方管控，所有以太坊矩陣的獲利規則都會上鍊封存在智慧

合約裡，真正實現了去中心化。

Forsage智慧合約的大膽設計與模式吸引了許多以太坊的愛好者，其中就有目前Forsage第一社群——以太社群。

我認為佛薩奇的優勢在於:在沒有推廣的時候，你所購買的每一個矩陣並不是投資，而是一張張不用重複購買並且為你永續開獎

的，沒有過期時間。

購買的矩陣數量就相當於你購買的數量，中獎的金額取決於你購買啟用的矩陣額度，中獎的獎勵每一筆都是以太坊，直接到你的去中心化錢包，相當於到了你的保險櫃，在你安全儲存好自己助記詞和私鑰的情況下任何人都拿不走你的資金。關於中獎率取決於你的上級下級旁系的活躍度平均值，活躍度越高，你的中獎率就越高，反之則越低。

/*

author: cclplus

date : 2018 / 12 / 09

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*/

#include "pch.h"

#include "matrix.h"

using std::endl;

using std::cout;

using std::istream;

const double EPS = 1e-10;

void Matrix::initialize() {//初始化矩陣大小

p = new double*[rows_num];//分配rows_num個指標

for (int i = 0; i < rows_num; ++i) {

p[i] = new double[cols_num];//為p[i]進行動態記憶體分配，大小為cols

}

}

//宣告一個全0矩陣

Matrix::Matrix(int rows, int cols)

{

rows_num = rows;

cols_num = cols;

initialize();

for (int i = 0; i < rows_num; i++) {

for (int j = 0; j < cols_num; j++) {

p[i][j] = 0;

}

}

}

//宣告一個值全部為value的矩陣

Matrix::Matrix(int rows, int cols, double value)

{

rows_num = rows;

cols_num = cols;

initialize();

for (int i = 0; i < rows_num; i++) {

for (int j = 0; j < cols_num; j++) {

p[i][j] = value;

}

}

}

 

//解構函式

Matrix::~Matrix() {

 for (int i = 0; i < rows_num; ++i) {

delete[] p[i];

}

delete[] p;

}

//實現矩陣的複製

Matrix& Matrix::operator=(const Matrix& m)

{

if (this == &m) {

return *this;

}

 

if (rows_num != m.rows_num || cols_num != m.cols_num) {

for (int i = 0; i < rows_num; ++i) {

delete[] p[i];

}

delete[] p;

 

rows_num = m.rows_num;

cols_num = m.cols_num;

initialize();

}

 

for (int i = 0; i < rows_num; i++) {

for (int j = 0; j < cols_num; j++) {

p[i][j] = m.p[i][j];

}

}

return *this;

}

//將陣列的值傳遞給矩陣(要求矩陣的大小已經被宣告過了)

Matrix& Matrix::operator=(double *a){

for(int i=0;i<rows_num;i++){

for(int j=0;j<cols_num;j++){

p[i][j]= *(a+i*cols_num+j);

}

}

return *this;

}

//+=操作

Matrix& Matrix::operator+=(const Matrix& m)

{

for (int i = 0; i < rows_num; i++) {

for (int j = 0; j < cols_num; j++) {

p[i][j] += m.p[i][j];

}

}

return *this;

}

//實現-=

Matrix& Matrix::operator-=(const Matrix& m)

{

for (int i = 0; i < rows_num; i++) {

for (int j = 0; j < cols_num; j++) {

p[i][j] -= m.p[i][j];

}

}

return *this;

}

//實現*=

Matrix& Matrix::operator*=(const Matrix& m)

{

Matrix temp(rows_num, m.cols_num);//若C=AB,則矩陣C的行數等於矩陣A的行數，C的列數等於B的列數。

for (int i = 0; i < temp.rows_num; i++) {

for (int j = 0; j < temp.cols_num; j++) {

for (int k = 0; k < cols_num; k++) {

temp.p[i][j] += (p[i][k] * m.p[k][j]);

}

}

}

*this = temp;

return *this;

}

//實現矩陣的乘法

Matrix Matrix::operator*(const Matrix & m)const{

Matrix ba_M(rows_num,m.cols_num,0.0);

for(int i=0;i<rows_num;i++){

for(int j=0;j<m.cols_num;j++){

for(int k=0;k<cols_num;k++){

ba_M.p[i][j]+=(p[i][k]*m.p[k][j]);

}

}

}

return ba_M;

}

 

//解方程Ax=b

Matrix Matrix::Solve(const Matrix &A, const Matrix &b)

{

//高斯消去法實現Ax=b的方程求解

for (int i = 0; i < A.rows_num; i++) {

if (A.p[i][i] == 0) {

 

cout << "請重新輸入" << endl;

}

for (int j = i + 1; j < A.rows_num; j++) {

for (int k = i + 1; k < A.cols_num; k++) {

A.p[j][k] -= A.p[i][k] * (A.p[j][i] / A.p[i][i]);

if (abs(A.p[j][k]) < EPS)

A.p[j][k] = 0;

}

b.p[j][0] -= b.p[i][0] * (A.p[j][i] / A.p[i][i]);

if (abs(A.p[j][0]) < EPS)

A.p[j][0] = 0;

A.p[j][i] = 0;

}

}

 

// 反向代換

Matrix x(b.rows_num, 1);

x.p[x.rows_num - 1][0] = b.p[x.rows_num - 1][0] / A.p[x.rows_num - 1][x.rows_num - 1];

if (abs(x.p[x.rows_num - 1][0]) < EPS)

x.p[x.rows_num - 1][0] = 0;

for (int i = x.rows_num - 2; i >= 0; i--) {

double sum = 0;

for (int j = i + 1; j < x.rows_num; j++) {

sum += A.p[i][j] * x.p[j][0];

}

x.p[i][0] = (b.p[i][0] - sum) / A.p[i][i];

if (abs(x.p[i][0]) < EPS)

x.p[i][0] = 0;

}

 

return x;

}