一般来说，人们对同一个概念有不同程度的理解。对于一些人来说，Merkle树的概念很简单，不需要进一步分解（他们的大脑已经将这个概念封装成一些常识），而另一些人没有足够的信息来理解“Merkle树”的概念，可能需要一个进一步细分。

　　因此，知识树不必相互排斥，这意味着不同树之间可能存在重叠。可能有解释基本概念的树，以及为高级概念构建的树。

　　重叠可能会在树之间产生冗余。为了减少冗余，我们可以引入以下操作：

• 　　跨树引用（虚线链接） - 创建一个链接，将节点从一棵树连接到另一棵树的根。

• 　　合并 - 两棵树的节点下可能已经有子树，如果基本树还没有覆盖到一些有价值的节点、叶子和参考，那么可能值得将来自更高级树的信息合并到更基本的树。

　　跨树参考链接

　　将两棵树合并为一棵

• 　　知识树和元操作

　　单个知识树由一个根、一组子节点和一组叶子组成，组织成一个树结构。然后我们可以定义一组基本操作来创建和细化一棵树。

• 　　创建根（树）

• 　　添加子节点

• 　　向节点添加叶子

• 　　将参考链接添加到叶子

　　然后我们可以为实际用户定义一系列高级操作来“种植”一棵树并为一棵树做出贡献。

• 　　添加子树 - 为具有完整节点和叶子的知识树引入必要的子节点

• 　　合并两个相同概念的树

• 　　知识森林

　　种下大量的知识树，我们就有了知识森林！

　　知识森林是一大群一起种植的知识树。关于知识森林的一个有趣事实是，树木之间可能存在纠缠。理论上，不同节点和叶子之间的连接可以是任意的（例如，一棵树的叶子和另一棵树的根之间的链接）。实际上，如果我们添加虚线链接，知识森林“有点”就变成了知识图谱。但是，重要的是个人知识树。

　　例如，虚线表示 MACI 树和 zk-Snark 树之间的链接。

　　知识树的叶子连接到网络上现有的文章/视频/资源。因此，这些叶子之上的层是结构信息或理解层。

　　我们可以用知识森林做的事情是完全开放的。我们应该考虑的最重要的事情可能是从一开始就协作知识库的生态系统。我们可能想要对知识森林做很多事情，这里举三个例子：

• 　　可视化知识树和知识森林

• 　　通过虚线链接浏览知识森林

• 　　查找知识树集群

• 　　建立一个 DAO，而不是一个非营利组织

　　非营利组织可以让事情发生，但 DAO 可以让事情变得更好。这里的想法是将一组树操作映射到一组激励。元操作越标准化，DAO 协调其成员的可扩展性就越高。 (责任编辑：admin)