那么其实可以根据 K 来分别算出 x,y。然后根据上一节的第 2 步，我们得到了 x 和 y 的价格的比值 P。由于 Uniswap 本身是根据池中代币的比例来确定对应的价格，所以比值 P 本身就是 x/y 的价格的比值。然后，由于 K = x * y，而 P 是由正确的价格算出的比值，那么，我们其实就可以以这个真实的 K 和 x/y 来反推真实的 x 和 y 。
推算如下：
首先，我们根据 P 和 r0,r1 的比例得出以下公式：
接着，根据 P 就可以倒推真实的 r0,r1，如下：
那么，拿到了正确比例的 x 和 y 之后，LP 的价格会是下面这个公式：
再转换成如下：
攻击的可能性
在完成公式分析后，我们不难知道，只要有正确的价格的比例 P，就能根据这个比例倒推真实的 r0 和 r1，最后得到公式：
那么，这个公式能不能被攻击呢？从公式上可以知道，公式的 price0,price1 都是可信源获取的正确的价格，这个值是无法被操控的，然后是 totalSupply，这个值虽然可以操控，但是在控制 LP 价格进行攻击的过程中改变 totalSupply 只能是改变你的抵押数量，这个暂时没有用。那么剩下可以操控的只有 r0 和 r1 的值了。如何改变 r0,r1 的值呢？下面提供两种思路进行分析：
思路一：直接进行代币兑换
我们知道，在代币池中，无论是采用什么算法进行计算，代币池在进行代币兑换的过程中，必然会发生代币数量的改变，那么这种改变最终能不能操控公式呢？其实是不可以的。我们知道，在恒定乘积的模型中，x * y = K 总是成立的，那么也就是说无论交易过程中怎么发生代币的兑换，K 的值总是不变的(这里不考虑手续费的情况)，而公式中采用的是 r0 和 r1 进行相乘，所以使用代币兑换来操控公式实际上是不可行的。
思路二：将代币直接打入到代币池中
这种思路比较粗暴，可以直接忽视 K 值来操控 r0 和 r1 相乘的值，但是经过我的运算，这种方法看似可行，其实是不行的。虽然达到了操控的目的，但是因为公式本身在获取最终价格的时候采用的是根号的模式，所以最后获得的收益是根号后的收益，比方说付出 10,000 的成本，最后只能获得最多 100 的收益，这样是明显不划算的。所以这种思路也是不可行的。
适用范围
本算法的适用范围仅限于适用 AMM 模型的代币池的 LP 价格的获取，因为整个推导过程都基于恒定乘积公式中 K 的基本特性来进行。获取的 LP 本身所属的交易对算法不使用 AMM 模型是不可行的，因为这种情况下，前面所有的假设都已经不成立了，那么对应的公式的推算自然也是不成立的。
总结
LP 抵押已经成为了一种迫切的需求，在目前没有更好的方式(如 ChainLink 提供的 LP 喂价，Uniswap 提供延时 LP 接口等)，Alpha Finance 的方式可以说是一种较为安全的实现方法，使针对数量进行控制的攻击变成不可行或成本非常高。当然，随着越来越多场景的出现，这种算法也不一定是万能的，项目方需要结合自身的场景，合理运用该算法，达到良好的效果。此外，特别需要注意的是，虽然公式的终极形式用的是开根号的 r0,r1 和 price0,price1 相乘，但是真正实现的时候，需要根据 K 来推导具体的 r0 和 r1 的值，不然会存在一定的误差。
参考链接：
Alpha Finance 关于获取公平 LP 价格的方法：
https://blog.alphafinance.io/fair-lp-token-pricing/