¿Cómo encontrar claves asignadas a valores válidos en un rango determinado (n_start, n_end) en tiempo de ejecución?

Este es un nivel bastante alto de abstracción porque no sé exactamente qué hará la aplicación o cómo estructurará la implementación. Respuesta en tres partes.

En primer lugar, desconfiaría de un proceso descabellado. Trate de evitar siempre que sea posible y manténgalo bien delimitado cuando sea inevitable. La justificación incluye el hecho de que estimar el gas puede ser difícil y, a escala, es posible que el proceso no pueda ejecutarse en absoluto debido al límite de gas del bloque.

A menudo es posible sortear ese tipo de cosas al exponer un solo paso... // o hacer algo más... como una función. Depende de algo fuera del contrato, es decir, un servidor de nodo o un cliente de interfaz de usuario, etc., para iterar sobre un bucle y llamar a esa función con la frecuencia necesaria.

Segunda parte. No es posible iterar sobre un mapeo en sí mismo, pero a menudo se necesita algo así. Una solución es mantener un índice e iterar sobre eso.

address[] clusterContractIndex;

Reflexionando sobre cómo presentar un ejemplo, comencé a desarrollar la sensación de que el mapeo por número de bloque no es el camino a seguir, así que cambié al mapeo por dirección. No habrá ninguna colisión si se crean múltiplos en el mismo bloque con este cambio. Es posible que desee agregar el número de bloque a la estructura para registrarlo en algún lugar mientras trabaja en los detalles. Tenga en cuenta que esto no será necesario para crear contratos en un determinado bloque.

Como hábito general, considere la utilidad de algunas funciones para hacer que el mapeo sea iterable:

function getContractCount() returns(uint count) {
    return clusterContractIndex.length;
}

function getContractAtIndex(uint row) returns(address contract) {
    return clusterContractIndex[row];
}

Dentro de la función que los registra, escriba las estructuras para el mapeo y también push()las claves para el índice:

function newClusterContract(address newContract) {
    clusterStructs[newContract] = contractStruct;
    clusterContractIndex.push(newContract);

Este es un proceso acumulativo de solo agregar. Ahora puedes obtener los contratos en el orden en que fueron creados, o por su dirección directamente con:

function getContract(address contract) returns(contract details) {}

Tercero. Búsqueda y filtrado eficientes. Todavía no tengo un buen proceso de búsqueda en cadena :-)

En la práctica, es posible que pueda eliminar ese requisito y depender de servicios fuera de la cadena, como una base de datos o incluso una ordenación en memoria por parte de una interfaz de usuario del navegador (según la escala esperada). La conclusión aquí es que la mayoría de las cosas que parecen necesitar una solución de índice/búsqueda/filtro en la cadena se manejan mejor con procesos fuera de la cadena.

Agregue un emisor de eventos al contrato cada vez que cambie el estado.

event LogNewContract(address contract);

Y cuando sucede:

LogNewContract(address newContract);

Cuando comience a construir la interfaz de usuario, probablemente encontrará que un observador puede mantener una copia sincronizada de las verdades en cadena, ordenar y filtrar rápidamente las cosas, y luego obtener los detalles de un contrato que se sabe que existe. Por lo que parece, solo necesita encontrar cualquier contrato que realmente exista en un rango determinado de números de bloque. Los clientes obtienen el número de bloque en el que se creó un contrato cuando llega el evento. Es una pieza extra de cada evento recibido.

Espero eso ayude.

pd Puede pensar en el mapeo como una tabla en la que existen todas las direcciones posibles y todas las columnas restantes se inicializan de manera confiable en 0. Si extrae una estructura de una dirección "vacía" a la que nunca escribió, entonces todos los campos en la estructura serán todo 0. 0, falso, 0x0, cadena vacía, según el tipo.

ACTUALIZAR

Creé un árbol de estadísticas de pedidos que resuelve una serie de problemas, como encontrar la mediana o el rango de un valor en una lista ordenada, al mismo tiempo que proporciona un método para limitar el costo de la gasolina a un límite máximo absoluto/peor de los casos en cualquier escala.

Este repositorio se basa en Red Black Tree de Bokky Poobah, que proporciona la base para el árbol de autoequilibrio. https://github.com/rob-Hitchens/OrderStatisticsTree