这意味着，忠诚的将军并不必然利用 i 将军送来的信息作为 vi，i 将军也大概是叛徒。可是仅靠这个条件，忠诚的将军的信息送来的信息也大概被修改，这将影响到正确性。
接下来，我们可以接头拜占庭将军问题的算法了，这个算法只要可以或许满意 IC1 和 IC2，就代表这个算法可以切实有效的办理拜占庭将军问题。
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那么，口头协议算法又是怎么实现叛徒数少于 1/3 即可容错的呢？下面，笔者将先容 Lamport 在其论文中提出的口头协议 OM(m) 算法。笔者将会逐一先容口头协议算法的具体内容、实例推演及证明，这一部门将会需要您花一些时间来思考。
**2.2. 形式化条件的推演
（1） m=0，而将军是忠诚的，直接满意 IC2；
A2：信息吸收者知道是谁发送的动静
（2） choice(o)=RETREAT，个中 o 是空集
而假如司令是叛徒，两个副官忠诚，司令会发送两个差异的呼吁。当两个副官比较呼吁时，他们又缭乱了，无法判定司令是叛徒可能对方是叛徒，从而又无法判定。这个景象很是浅易的说明白三模冗余是无法动态容错的。（2） m=1，n=4 的景象 n=4，意味着一个司令发送呼吁给三个副官，m=1 意味着他们中有一个叛徒。 首先思量司令忠诚而副官 3 是叛徒的环境。书面协议的本质就是引入了签名系统，这使得所有动静都可追本溯源。这一优势，大大节减了本钱，他化解了口头协议中 1/3 要求，只要回收了书面协议，忠诚的将军就可以到达一致（实现 IC1 和 IC2）。这个结果是惊人的，相较之下口头协议则明明有一些缺陷。 如图，我们就可以获得副官 1 的 v1~v6 向量为 (A,R,A,R,A,A)，操作 majority 函数，副官 1 最终回收的动作会是 A。雷同的，我们可以发明忠诚的副官 1~ 副官 5 获得的动静向量都是 (A,R,A,R,A,A)，最终他们回收的动作城市是 A （满意了 IC1），而司令是叛徒不需要满意 IC2。值得提醒的是，若副官 6 通报的是 (R,A,R,A,R)，那么他们所有人获得的动静向量都是 (A,R,A,R,A,R)，此时 A 和 R 数量一样多，这并不代表 majority 不起浸染了，他将回收默认值 R （回首前文：majority(v1,…,vn-1) 代表了大大都人的呼吁，若不存在则默认为后退呼吁），所有人的动作城市回收 R，这同样是满意的。
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