Deep EVM #14：构建套利环路发现器——池图上的DFS

套利的图结构

在DEX套利中，代币是节点、流动性池是边。套利机会表现为图中的环路——从某个代币出发，经过一系列swap后回到同一代币，并获得更多数量。

深度优先搜索（DFS）

我们使用DFS来发现图中的环路。DFS从一个起始节点出发，尽可能深入地探索每条路径，直到找到回到起始节点的环路。

fn find_cycles(
    graph: &TokenGraph,
    start: Address,
    max_depth: usize,
) -> Vec<ArbPath> {
    let mut paths = Vec::new();
    let mut stack = vec![(start, vec![start], HashSet::from([start]))];
    
    while let Some((current, path, visited)) = stack.pop() {
        for (next_token, pool) in graph.neighbors(current) {
            if next_token == start && path.len() >= 2 {
                paths.push(ArbPath::new(path.clone(), pool));
            } else if !visited.contains(&next_token) && path.len() < max_depth {
                let mut new_path = path.clone();
                new_path.push(next_token);
                let mut new_visited = visited.clone();
                new_visited.insert(next_token);
                stack.push((next_token, new_path, new_visited));
            }
        }
    }
    
    paths
}

keccak256去重

在有数千个池的图中，可能发现大量重复或等价的环路。使用keccak256对排序后的路径进行哈希可以高效去重。

性能优化

在生产环境中，环路发现必须在毫秒内完成。关键优化包括：

• 剪枝低流动性池
• 限制搜索深度（通常3-4跳）
• 并行化搜索
• 增量图更新

总结

套利环路发现器是MEV机器人的核心组件。通过在代币-池图上进行高效的DFS搜索，结合keccak256去重和剪枝优化，可以在毫秒内发现数千个潜在套利机会。