payamvha/North_RAG huggingface dataset:
قدکچیان در نقش حاجی محمود اصغر رسول زاده در نقش خواجه باشی رشید در نقش خواجه حرم دوشیزه آذر در نقش کنیز مه پیکر پروین در نقش کنیزکان حرم مهین در نقش کنیزکان حرم سوزان در نقش کنیزکان حرم سیسیل در نقش حاجی محمود بانو طلعت نژاد در نقش رقاصه شهرزاد در نقش رفقای ابوالحسن شهرستانی در نقش رفقای ابوالحسن شاه وردی در نقش رفقای ابوالحسن قاسمی در نقش رفقای ابوالحسن رقاصه‌های حرم از هنرستان بالت استاد جانبازیان گروه موسیقی. آهنگ‌ها ساخته جواد معروفی سه تار احمد عبادی آواز حسین قوامی (فاخته) گروه ارکستر: رهبر ارکستر
آواز حسین قوامی (فاخته) گروه ارکستر: رهبر ارکستر جواد معروفی گیتار ژان فلوری قره نی حسینعلی وزیری‌تبار عود و تار نصرالله زرین پنجه ویلن محمود / جلال (؟) ذوالفنون ویلن میرعلینقی؟ فلوت نراقی
نیروگاه گازی شیراز (شیراز، بلوار مدرس روبروی دانشگاه صنعتی شیراز، تأسیس ۱۳۴۴)، یکی از نیروگاه‌های ایران از نوع گازی با ظرفیت تولید ۱۹۶ مگاوات است که شامل ۸ واحد گازی است. این نیروگاه شامل ۱ واحد ۱۱٫۸ مگاواتی ساخت سولزر، ۳ واحد ۱۵ مگاواتی ساخت فیات، ۱ واحد ۲۸٫۶ مگاواتی ساخت بی‌بی‌سی، ۱ واحد ۲۵٫۶ مگاواتی ساخت بی‌بی‌سی، ۱ واحد ۲۴٫۲ مگاواتی ساخت بی‌اس‌تی و ۱ واحد ۶۰٫۸ مگاواتی ساخت ک.و.یونیون است. قدرت عملی نیروگاه در زمستان ۱۴۹ مگاوات و در تابستان ۱۳۰ مگاوات است. سوخت واحدها گاز طبیعی و سوخت پشتیبان گازوئیل است
سوخت واحدها گاز طبیعی و سوخت پشتیبان گازوئیل است که گازوئیل در ۶ مخزن، مجموعاً به ظرفیت ۹ میلیون لیتر ذخیره‌سازی می‌شود. این نیروگاه در زمان ساخت خارج شهر بوده و در زمان صدور مجوز و ساخت واحدهای مسکونی به حریم این واحد صنعتی تجاوز شده و استاندارهای واحدهای صنعتی رعایت نگردیده است و این واحد صنعتی در محاصره واحدهای مسکونی قرار گرفته و امکان تامین انرژی پایدار برق برای شهروندان محترم شهر شیراز را مشکل ساخته است. آمار تولید برق و مصرف سوخت در سال ۱۳۹۲. طبق آمار سال ۱۳۹۱، مصرف گازوئیل نیروگاه گازی شیراز ۲۴۲۴۹
سال ۱۳۹۱، مصرف گازوئیل نیروگاه گازی شیراز ۲۴۲۴۹ هزار لیتر، مصرف گاز ۱۷۸۰۷۷ مترمکعب، راندمان ۲۲٫۴ درصد و کارکرد نیروگاه در سال ۵۲۴۸ ساعت که کارکرد نیروگاه در سال طبق درصد ۵۹٫۷ درصد بوده‌است. منابع. &lt;small&gt;
مرتب‌سازی گسترش یافته یک الگوریتم مرتب‌سازی است که در سال ۲۰۰۲ توسط Steven J. Ross ابداع شد. این الگوریتم، مفاهیمی از مرتب‌سازی‌های توزیع شده مانند مرتب‌سازی مبنایی و سطلی را با مفاهیم مرتب‌سازی‌های سریع و ترکیبی تلفیق می‌کند. در نتایج تجربی، این الگوریتم در اجرا، بسیار کارامد تر از الگوریتم‌های سنتی مانند مرتب‌سازی سریع به ویژه در ارائه ساختارهای توزیع شده نشان داده شده‌است.&lt;br&gt; مرتب‌سازی سریع یک عنصر محوری را درلیست شناسایی می‌کند و لیست را به دو زیر لیست تقسیم می‌کند:عناصر بزرگتر از عنصر محوری
زیر لیست تقسیم می‌کند:عناصر بزرگتر از عنصر محوری وعناصر کوچکتر ازعنصر محوری. مرتب‌سازی گسترش یافته این ایده را به صورت تقسیم بندی لیست به n/cپارتیشن در هر گام تعمیم می‌دهد، که nتعداد عناصر لیست وc ثابت کوچک است (در عمل در مقایسه‌های کند، معمولاً بین ۴ تا ۸ است؛ ولی در مقایسه‌های سریع c مقدار بزرگتری است). این الگوریتم برای اجرا از تکنیک‌های توزیع شده استفاده می‌کند. ابتدا بزرگترین و کوچکترین مقادیر را وارد لیست می‌کند سپس ناحیه بین این دو را به n/c ظرف بااندازه مساوی تقسیم می‌کند. در مواقعی که ذخیره‌سازی
مساوی تقسیم می‌کند. در مواقعی که ذخیره‌سازی یک مسئله مهم است، این الگوریتم می‌تواند در هر مرحله از تقسیم بازگشتی به داشتن بزرگترین ظرف کمک کند و باعث می‌شود این روند تقسیم چندین مرحله داشته باشد، اگرچه این کار باعث تکراربیشتر می‌شود ولی خطاهای ذخیره‌سازی را کاهش می‌دهد و باعث می‌شود که الگوریتم سریع تر اجرا شود. درمواردی که تعداد ظرف‌ها حداقل برابر تعداد عناصر است، مرتب‌سازی گسترش یافته به مرتب‌سازی سطلی تخریب می‌شود و مرتب‌سازی به اتمام می‌رسد. در غیر این صورت هرظرف به صورت بازگشتی مرتب می‌شود. الگوریتم
صورت هرظرف به صورت بازگشتی مرتب می‌شود. الگوریتم از آزمون‌های اکتشافی برای تعیین اینکه ایا هر ظرف می‌تواند توسط این الگوریتم یا الگوریتم‌های دیگر، به‌طور کارامدتری مرتب شود، استفاده می‌کند. سپس به صورت بازگشتی ظرف‌ها را مرتب می‌کند. این الگوریتم نیز مانند الگوریتم‌های توزیع شده دیگر نقطه ضعفی دارد و آن این است که برنامه‌نویس به ابزاری برای تبدیل هرعنصربه یک کلید عددی نیاز دارد و هدف آن شناسایی این است که هرکدام ازعناصر در کدام ظرف می‌افتند. اگرچه برای عناصر با طول متغیر مانند رشته‌ها (با توجه به اینکه هر
با طول متغیر مانند رشته‌ها (با توجه به اینکه هر عدد باتعداد بی‌نهایتی از مقادیر مینیمم دنبال می‌شود و برای هرنوع داده‌ای دارای یک ارایش کلی می‌باشد) این عملیات برای پیاده‌سازی صحیح بسیار سخت تر از یک تابع مقایسه‌ای ساده به ویژه در ساختارهای پیچیده‌است. پیاده‌سازی ضعیف این تابع مقداری می‌تواند منجر به کلاستربندی شود که به کارایی الگوریتم آسیب می‌رساند. کارایی. بدترین حالت الگوریتم مرتب‌سازی گسترش یافته بستگی به این دارد که این الگوریتم در نهایت کدام مرتب‌سازی را تبدیل به ظرف‌های کوچک می‌کند. برای
مرتب‌سازی را تبدیل به ظرف‌های کوچک می‌کند. برای الگوریتم‌هایی که بدترین حالت شان((O(nlogn) است مانند مرتب‌سازی ادغامی و مرتب‌سازی هرمی و برای الگوریتم‌هایی که بدترین حالت شان O(n^۲)می‌باشد مانند مرتب‌سازی سریع، مقدار ((O(nlogn) می‌باشد. در توزیع‌ها هر جا اندازه کلید ۲k بار کوچکتر از مربع n(اندازه لیست) باشد ((۲k&lt;log(n^۲) الگوریتم در بدترین حالت با دستیابی به بدترین زمان O(n(k - log(n)).۵)در نسخه‌های اصلی منتشرشده و O(n((k/s) + s)) برای نسخه‌های حافظه دار، بهتر عمل می‌کند. آزمایش‌هایی که برای مقایسه نسخه
بهتر عمل می‌کند. آزمایش‌هایی که برای مقایسه نسخه بهینه مرتب‌سازی گسترش یافته با مرتب‌سازی بهینه C++انجام شدند، با مرتب‌سازی درونگرا پیاده‌سازی شدند. مرتب‌سازی گسترش یافته در سیستم عامل‌های مختلف برای داده‌های تصادفی از نوع integer و float حدودا ۲-۷X برابر بهبود زمان اجرا را نشان می‌دهد. ازنظرحافظه موردنیاز، مرتب‌سازی گسترش یافته بدتر از اکثر الگوریتم‌های درجا است. این الگوریتم در ساده‌ترین شکلش یک الگوریتم درجا نیست که ازفضای اضافی O(n) استفاده کند. در آزمایش‌هایی ۲۰ ٪ بیشتر از مرتب‌سازی سریع ازحافظه
آزمایش‌هایی ۲۰ ٪ بیشتر از مرتب‌سازی سریع ازحافظه استفاده می‌کند. درفرم حافظه دار، از حافظه کمتری استفاده می‌شود و در استفاده از حافظه با حداکثرشمارش ظرف‌ها به تعداد حداکثر بازگشت‌ها یک کران بالا وجود دارد که تا تبدیل اندازه کلیدها از بایت به کیلوبایت تمام می‌شود. اگرچه در این فرم نسبت به مرتب‌سازی سریع و مرتب‌سازی هرمی از فضای بیشتری استفاده می‌شود، ولی نسبت به فرم‌های اولیه مرتب‌سازی ادغامی که از فضای کمکی برابر با فضای اشغال شده توسط لیست‌ها استفاده می‌کند، به‌طور قابل ملاحظه‌ای از حافظه کمتری استفاده
به‌طور قابل ملاحظه‌ای از حافظه کمتری استفاده می‌نماید. مرتب‌سازی گسترش یافته در مورد مسائل بسیار بزرگ که در حافظه جای نمی‌گیرند ونیازمند دسترسی به دیسک هستند، بسیار کارامد عمل می‌کند. پیاده‌سازی. unsigned RoughLog۲(DATATYPE input) unsigned char cResult = 0; // The &amp;&amp; is necessary on some compilers to avoid infinite loops; it doesn't // significantly impair performance if(input &gt;= ۰) while((input » cResult) &amp;&amp; (cResult &lt; DATA_SIZE)) cResult++; else while(((input » cResult) &lt; -۱)
cResult++; else while(((input » cResult) &lt; -۱) &amp;&amp; (cResult &lt; DATA_SIZE)) cResult++; return cResult; SIZETYPE GetMaxCount(unsigned logRange, unsigned uCount) unsigned logSize = RoughLog2Size(uCount); unsigned uRelativeWidth = (LOG_CONST * logRange)/((logSize &gt; MAX_SPLITS) ? MAX_SPLITS: logSize); // Don't try to bitshift more than the size of an element if(DATA_SIZE &lt;= uRelativeWidth) uRelativeWidth = DATA_SIZE - ۱; return ۱ « ((uRelativeWidth &lt; (LOG_MEAN_BIN_SIZE +
۱ « ((uRelativeWidth &lt; (LOG_MEAN_BIN_SIZE + LOG_MIN_SPLIT_COUNT)) ? (LOG_MEAN_BIN_SIZE + LOG_MIN_SPLIT_COUNT): uRelativeWidth); void FindExtremes(DATATYPE *Array, SIZETYPE uCount, DATATYPE &amp; piMax, DATATYPE &amp; piMin) SIZETYPE u; piMin = piMax = Array[۰]; for(u = 1; u &lt; uCount; ++u){ if(Array[u] &gt; piMax) piMax=Array[u]; else if(Array[u] &lt; piMin) piMin= Array[u]; } //---------------------SpreadSort Source----------------- Bin * SpreadSortCore(DATATYPE *Array, SIZETYPE uCount, SIZETYPE
*Array, SIZETYPE uCount, SIZETYPE &amp; uBinCount, DATATYPE &amp;iMax, DATATYPE &amp;iMin) // This step is roughly ۱۰٪ of runtime but it helps avoid worst-case // behavior and improves behavior with real data. If you know the // maximum and minimum ahead of time, you can pass those values in // and skip this step for the first iteration FindExtremes((DATATYPE *) Array, uCount, iMax, iMin); if(iMax == iMin) return NULL; DATATYPE divMin,divMax; SIZETYPE u; int LogDivisor; Bin * BinArray; Bin* CurrentBin;
int LogDivisor; Bin * BinArray; Bin* CurrentBin; unsigned logRange; logRange = RoughLog2Size((SIZETYPE)iMax-iMin); if((LogDivisor = logRange - RoughLog2Size(uCount) + LOG_MEAN_BIN_SIZE) &lt; ۰) LogDivisor = 0; // The below if statement is only necessary on systems with high memory // latency relative to processor speed (most modern processors) if((logRange - LogDivisor) &gt; MAX_SPLITS) LogDivisor = logRange - MAX_SPLITS; divMin = iMin » LogDivisor; divMax = iMax » LogDivisor; uBinCount = divMax - divMin +
iMax » LogDivisor; uBinCount = divMax - divMin + ۱; // Allocate the bins and determine their sizes BinArray = calloc(uBinCount, sizeof(Bin)); // Memory allocation failure check and clean return with sorted results if(!BinArray) { printf("Using std::sort because of memory allocation failure\n"); std::sort(Array, Array + uCount); return NULL; // Calculating the size of each bin; this takes roughly ۱۰٪ of runtime for(u = 0; u &lt; uCount; ++u) BinArray[(Array[u] » LogDivisor) - divMin].uCount++; // Assign the
» LogDivisor) - divMin].uCount++; // Assign the bin positions BinArray[۰].CurrentPosition = (DATATYPE *)Array; for(u = 0; u &lt; uBinCount - ۱; u++) { BinArray[u + ۱].CurrentPosition = BinArray[u].CurrentPosition + BinArray[u].uCount; BinArray[u].uCount = BinArray[u].CurrentPosition - Array; BinArray[u].uCount = BinArray[u].CurrentPosition - Array; // Swap into place. This dominates runtime, especially in the swap; // std::sort calls are the other main time-user. for(u = 0; u &lt; uCount; ++u) {
main time-user. for(u = 0; u &lt; uCount; ++u) { for(CurrentBin = BinArray + ((Array[u] » LogDivisor) - divMin); (CurrentBin-&gt;uCount &gt; u); CurrentBin = BinArray + ((Array[u] » LogDivisor) - divMin)) SWAP(Array + u, CurrentBin-&gt;CurrentPosition++); // Now that we've found the item belonging in this position, // increment the bucket count if(CurrentBin-&gt;CurrentPosition == Array + u) ++(CurrentBin-&gt;CurrentPosition); // If we've bucketsorted, the array is sorted and we should skip recursion
the array is sorted and we should skip recursion if(!LogDivisor) { free(BinArray); return NULL; return BinArray; void SpreadSortBins(DATATYPE *Array, SIZETYPE uCount, SIZETYPE uBinCount, const DATATYPE &amp;iMax , const DATATYPE &amp;iMin, Bin * BinArray, SIZETYPE uMaxCount) SIZETYPE u; for(u = 0; u &lt; uBinCount; u++){ SIZETYPE count = (BinArray[u].CurrentPosition - Array) - BinArray[u].uCount; // Don't sort unless there are at least two items to compare if(count &lt; ۲) continue; if(count &lt;
compare if(count &lt; ۲) continue; if(count &lt; uMaxCount) std::sort(Array + BinArray[u].uCount, BinArray[u].CurrentPosition); else SpreadSortRec(Array + BinArray[u].uCount, count); free(BinArray); void SpreadSortRec(DATATYPE *Array, SIZETYPE uCount) if(uCount &lt; ۲) return; DATATYPE iMax, iMin; SIZETYPE uBinCount; Bin * BinArray = SpreadSortCore(Array, uCount, uBinCount, iMax, iMin); if(!BinArray) return; SpreadSortBins(Array, uCount, uBinCount, iMax, iMin, BinArray,
uCount, uBinCount, iMax, iMin, BinArray, GetMaxCount(RoughLog2Size((SIZETYPE)iMax-iMin), uCount)); دو سطح که از بقیه بهترند. یک نتیجه جالب برای الگوریتم‌های این نوع کلی (تقسیم بندی بر اساس مبنا و مرتب‌سازی براساس مقایسه) این است که درجه آن‌ها برای هر عملکرد پیوسته (O(n) است. این نتیجه می‌تواند بدین صورت فراهم شود که اگر اندازه ظرف‌ها بعد از اولین تکرار بیشتر از برخی مقادیر ثابت بود، الگوریتم مرتب‌سازی گسترش یافته حداقل ۲ بار تکرارشود. اگر داده‌ها درهمه اوقات بر روی برخی توابع پیوسته انتگرال پذیر شناخته
بر روی برخی توابع پیوسته انتگرال پذیر شناخته شوند این اصلاح مرتب‌سازی گسترش یافته می‌تواند به برخی بهبودهای کارایی بر روی الگوریتم اصلی نائل شود ومی تواند بدترین حالت بهتری داشته باشد. اگر این محدودیت نتواند وابستگی داشته باشد، این تغییر یک سربار اضافی کوچک را به الگوریتم اضافه می‌کند وکوچک تر می‌شود. الگوریتم‌های مشابه دیگر Flashsort (که ساده‌تراست) وAdaptive Left Radix می‌باشند. Adaptive Left Radix در ظاهرکاملا مشابه می‌باشد، تفاوت اصلی آن در وجود رفتار بازگشتی می‌باشد. درمرتب‌سازی گسترش یافته چک کردن
بازگشتی می‌باشد. درمرتب‌سازی گسترش یافته چک کردن وضعیت‌های بدترین حالت و استفاده از مرتب‌سازی std::sort برای جلوگیری از به وجود آمدن مشکلات کارایی (هرجا که نیاز است) و بازگشت‌های مداوم در Adaptive Left Radix تا وقتی که به اتمام برسد یا داده برای استفاده در مرتب‌سازی درجی به قدرکافی کوچک باشد، انجام می‌شود.
در الگوریتمهای پس‌گرد (backtrack) روشی به نام پَس‌پَرش (backjumping) وجود دارد که باعث کاهش فضای جستجو، در نتیجه افزایش بهره‌وری است. در پس‌گرد همواره یک سطح در درخت جستجو بالا می‌رویم زمانی‌که تمامی مقادیر گره‌ها بررسی شده باشند، اما در روش پس‌پرش ممکن است چندین سطح به بالا پرش انجام دهیم. در این مقاله، مقادیر امتحانی ثابتی در نظر گرفته‌ایم x1 , x2 , … ,xn که ممکن است به صورت غیر مرتّب نیز از آن‌ها استفاده نماییم. تعریف. در روش پس‌گرد زمانی‌که مقادیر یک متغیّر مورد بررسی قرار بگیرد و جستجو بی‌نتیجه پایان
مورد بررسی قرار بگیرد و جستجو بی‌نتیجه پایان یابد، الگوریتم مقدار آخرین متغیرهای گره پیشین مورد بررسی قرار می‌دهد ولی اگر به انتها رسید و تمامی گره‌ها بررسی شد و به جواب درستی نرسیدیم، مقدار گره جستجو را تغییر و عملیات جستجو دوباره تکرار می‌شود. اگر شرایط به این گونه باشد x1=a1,…،xk =ak و تمامی مقادیر برای xk+1 بدون نتیجه برای پیدا کردن راه کار به پایان برسد الگوریتم یک سطح به بالا یعنی گره xk می‌رود؛ و در صورت امکان، مقدار را عوض کرده و به بالا بازمی‌گردد و سپس دوباره این مراحل را تکرار می‌کند. انتخاب
و سپس دوباره این مراحل را تکرار می‌کند. انتخاب مقدار تخصیص جزئی xk+1 همواره به صورت کامل برای پیدا کردن راه حل ضروری نیست چرا که اجباراً ما را به سمت جواب پایانی هدایت نمی‌کند. اگر شرایط به این گونه باشد x1=a1,…xk=ak و تمامی مقادیر برای xk+1 بدون نتیجه برای پیدا کردن راه کار به پایان برسد الگوریتم یک سطح به بالا یعنی گره xk رفته و در صورت امکان مقدار را عوض کرده سپس دوباره این مراحل را تکرار می‌کند. انتخاب مقدار تخصیص جزئی xk+1 همواره به صورت کامل برای پیدا کردن راه حل ضروری نیست اما یک پیشوند تخصیص جزئی
کردن راه حل ضروری نیست اما یک پیشوند تخصیص جزئی ممکن است در حل مسائل ارزش زیادی داشته باشد. برای این منظور از ایندکسهایی با شرط j &lt;k استفاده می‌کنیم همانند x1,…،xj=a1,…،aj. این کار زمانی اتفاق می‌افتد که قابل بسط بیشتر برای ساختن یک راه حل برای xk+1 نیستیم. اگر الگوریتم بتواند اثبات کند این نکته را، می‌تواند به صورت مستقیم یک گره جدیدی برای xj به جای xk جدید انتخاب نماید. میزان بهره‌وری الگوریتم پس‌پرش میزان پرش به عقبی است که می‌تواند اتفاق بیفتد به صورت ایده‌آل در این روش می‌توان از xk+1 پرش کرد به هر
ایده‌آل در این روش می‌توان از xk+1 پرش کرد به هر متغیری مانند xj که در سری وجود دارد رفت یا در بدترین حالت پیش آمده عمل پرش به xk+1 انجام پذیرد؛ که به این خانه، خانه پرش امن گفته می‌شود. تشخیص این نکته که آیا پرش امن است یا خیر همواره امکان‌پذیر نیست، پیدا کردن روش‌هایی برای اطمینان یافتن پرش‌های امن کاری است که در این الگوریتم سهی می‌شود انجام داد. عملاً در الگوریتم پس‌پرش از حداقل ایندکس گذاری‌ها برای پیدا کردن خانه امن استفاده می‌شود تا بهره‌وری کل الگوریتم حفظ شود. الگوریتم‌های مختلف روش‌های متنوعی را
حفظ شود. الگوریتم‌های مختلف روش‌های متنوعی را برای یافتن پرش امن مورد استفاده قرار می‌دهند؛ که البته هزینه‌های هر کدام از این روش‌ها نیز متفاوت است. اما ممکن است هزینه‌های تحمیلی ارزش این را داشته باشد که کاهش جستجوی بخش‌هایی از درخت حذف نماید. پس‌پرش در گره‌های برگ. در پس‌پرش ساده‌ترین شرایط زمانی است که بدون اینکه شاخهٔ دیگری مورد بررسی قرار بگیرد ثابت شود تمامی مقادیری که یک گره با موارد مورد جستجو نامرتب هستند. قید رضایت بخش این است که قدم بعدی بسیار با اطمینان و محکم برداشته شود که موجب خراب شدن روند
اطمینان و محکم برداشته شود که موجب خراب شدن روند جستجو با توجه به تمامی متغیّرهای درگیر نشود در غیر این صورت این گام نامناسب نامیده می‌شود. این موضوع بیانگر این نکته‌است که پیدا کردن قدم کاملاً مناسب بعضی وقتها وابسته به گره‌هایی است که تا به حال درگیر نشده‌اند و برخی متغیرهای تخصیص داده نشده ممکن نیست مورد بررسی قرار بگیرند مادامیکه شرایط دیگری به وجود نیاید. به شرایطی که در آن همه مقادیر داده شده متغیر xk+1 دارای مقادیر نامناسب در سری x1,…،xk = a1,…،ak باشد را گره بن‌بست می‌نامیم. این شرایط دقیقاً زمانی
را گره بن‌بست می‌نامیم. این شرایط دقیقاً زمانی می‌تواند رخ دهد که متغیر xk+1 یک برگ از درخت جستجو باشد. (دقیقاً همانند گره‌هایی که تنها برگ‌هایی به عنوان فرزند دارند و در شکل این مقاله می‌توانید آن را ببینید) الگوریتم پس‌پرش ارائه شده توسط Gasching تنها عملیات پرش به عقب را در برگ‌های انتهایی درخت انجام می‌دهد در این روش مقادیر احتمالی برای xk+1 امتحان شده در گره آخر، در صورت نامناسب بودن نتیجه مقایسه عملیات فرایند برگشت به عقب را فراخوانی می‌کند. در واقع این روش کمی با عملیات پرش به عقب معمول متفاوت است.
روش کمی با عملیات پرش به عقب معمول متفاوت است. پرش امن به سادگی با محاسبهٔ ساده‌ای برای هر مقدار ak+1 بدست می‌آید، کمترین پیشوند موجود در سری x1,…،xk = a1,…،ak بدست می‌آید. به عنوان مثال اگر برای ak+1 مقدار xk+1 محتمل باشد، الگوریتم ما حالت‌های مناسب و محتمل زیر را بررسی و در مورد مناسب بودن خانه نتیجه‌گیری می‌کند: پرش امن برای خانه‌هایی که نامناسب شناخته می‌شوند کوچکترین ایندکس گره‌است مثلاً پرش امن در شرایط xk+1=ak+1 تنها مقدار محتمل مناسب برای xk+1 است. از آنجاییکه هر متغیر معمولاً می‌تواند بیش از یک
از آنجاییکه هر متغیر معمولاً می‌تواند بیش از یک مقدار بپذیرد، حداکثرایندکسی که از بررسی هر مقدار بیرون می‌آید را پرش امن می‌نامیم و این دقیقاً زمانی است که الگوریتم گشینگ پرش می‌نماید. در عمل این الگوریتم هم‌زمان مشغول انجام محاسبه‌های گفته شده در بالا و نیز بررسی کردن سازگاری xk+1=ak+1 است. پس‌پرش در گره‌های داخلی. در قسمت قبل روش کار الگوریتم برای زمان‌هایی که شاخهٔ دیگری وجود ندارد و زمانی‌که مقادیر یک متغیر به صورت نامتناسب در انتهای شاخه بود را مورد بررسی قراردادیم. در روش قبلی به هنگام جستجوی درخت
بررسی قراردادیم. در روش قبلی به هنگام جستجوی درخت زمانی اجازه پس‌پرش داده می‌شد که در گره‌های برگ قرارمیداشتیم و گره دیگری وجود نمی‌داشت. یک گره داخلی از درخت جستجو نشان دهنده تخصیص یک متغیر است که سازگار با قبلی. اگر گره مناسب برای و حائز شرایطی برای پس‌پرش پیدا نشد از روش پس‌گرد استفاده می‌شود. گره‌های درونی در پس‌پرش نمی‌توانند همانند حرکتی که در برگ‌های انتهایی یک درخت انجام می‌گرفت را انجام بدهند. اگر درجایی محاسبه xk+1 نیازمند حرکت در شاخه‌ها شد این به این خاطر است متغیر اختصاص داده شده مناسب است و
به این خاطر است متغیر اختصاص داده شده مناسب است و از همین متغیر می‌توان برای مقایسه‌ها استفاده نمود. در نتیجه گشتن به دنبال پیشوندی که با مقادیر متغیر انتخاب شده نامناسب باشد هرگز به عنوان گره مناسب شناخته نمی‌شود. در این جور مواقع الگوریتم متوجه شده‌است که مقادیر xk+1=ak+1 راه حل را برای موضوع مورد نظر به ارمغان نمی‌آورد و موضوع به جستجوی بازگشتی از سری x1,…،xk تبدیل می‌شود. در واقع الگوریتم می‌داند که هیچ راه حلی در این نقط وجود ندارد که به حل کل موضوع کمک کند زیرا به جای خاتمه دادن، مجدداً به همین
کمک کند زیرا به جای خاتمه دادن، مجدداً به همین نقطه‌ای که در حال حاضر قرار داد برخواهد گشت و دچار حلقه بی‌انتها می‌گردد. این بازگشت مربوط است به تعداد بن‌بست‌ها و نقاطی که الگوریتم آنهارا به عنوان نقاط نامناسب و خارج از راه حل شناسایی کرده‌است. برای پس‌پرش‌های بلندتر این الگوریتم نیازمند شناسایی این بن‌بست‌ها است تا برای رسیدن به جواب مسئله از این بن‌بست‌ها دوری کند. در واقع پرش‌های امن ایندکس‌گذاری شده‌اند و پسوندهایی که از نقاط کور متمایز شده‌اند. به عبارت دیگر زمانی‌که همه مقادیر xk+1 مورد آزمون قرار
دیگر زمانی‌که همه مقادیر xk+1 مورد آزمون قرار گرفت، الگوریتم توانایی پس‌پرش به متغیری همچون xi را دارد به شرط آنکه ارزیابی سری xk+1,xk+2,… در برگهایی که بچه‌های گره xk+1 هستند نامناسب باشد. سری حرا همچنان x1,…،xi در نظر بگیرید. ساده‌سازی‌ها. به منظور ساده‌سازی حجم عظیمی از گره‌هایی که در زیر درخت xk+1 وجود دارند، اطلاعات ضروری برای پس‌پرش امن در زمان بازدید از زیر درخت گره xk+1 جمع‌آوری می‌شود. پیدا کردن یک پرش امن را می‌توان توسط دو ملاحظات ساده شده انجام داد. اولین موضوع، الگوریتم نیازمند پرش امن است اما
اولین موضوع، الگوریتم نیازمند پرش امن است اما لزوماً به دنبال بلندترین پرش امن ممکن نیست. موضوع دوم این است که گره‌های موجود در زیر درخت xl که از آن‌ها با استفاده از پس‌پرش پریدیم را می‌توان به‌طور کامل نادیده بگیریم. به صراحت می‌توان گفت تمام گره‌هایی در مسیر خانه xm تا خانه xl هستند نامرتبط با زیر درخت xm هستند؛ بنابراین می‌توان تمامی گره‌های این زیر مجموعه را نادیده گرفت. در واقع اگر در این الگوریتم از گره xl تا xm به سمت پایین حرکت کردیم و در بین راه مجبور به پرش به عقب شدیم، می‌توانیم مستقیماً به گره
به پرش به عقب شدیم، می‌توانیم مستقیماً به گره xm مراجعت نماید. در واقع در اینجا پرش به عقب بیانگر این نکته‌است که گره‌هایی که فی‌مابین گره‌های xl و xm هستند کاملاً نامرتبط اند به زیر درخت گره xm. به عبارت دیگر پرش به عقب نشان دهنده این نکته‌است که بازدیداز یک ناحیه درخت جستجو می‌توانسته کاملاً اشتباه باشد؛ بنابراین این قسمت از درخت جستجو می‌تواند کاملاً نادیده گرفته شود و پرش به گره xl ویا والدهای بالاتر گره والد اتفاق بیفتد در هرگره می‌توان از این نکته برای جمع‌آوری مجموعه‌ای از اطلاعات بخصوص یافتن
برای جمع‌آوری مجموعه‌ای از اطلاعات بخصوص یافتن متغیرهای پیشین اختصاص داده شده به منظور اثبات این نکته که هیچ راه حلی در زیر درخت گره مورد نظر وجود ندارد استفاده نمود. این مجموعه جمع‌آوری اطلاعات در زمان اجرای الگوریتم ساخته می‌شود. زمانی‌که از یک گره برگشت به عقب می‌کنیم مجموعه تمام متغیرهای آن گره و اطلاعات جمع‌آوری شده دربارهٔ آن گره که مقصد پس‌پرش یا مقصد Backtrack آن کجا بوده‌است کاملاً حذف می‌شود. این اتفاق از آنجایی رخ می‌دهد که گره‌های پرش شده از پس‌پرش هرگز شانس بازدید شدن را نخواهند داشت بنابراین
هرگز شانس بازدید شدن را نخواهند داشت بنابراین این گره‌ها خودکار حذف می‌شوند. پس‌پرش‌های بر پایه گراف. منطق این نوع پرش به عقب که در گراف‌ها بکار برده می‌شود به این صورت است که یک پرش امن می‌تواند به وسیلهٔ چک کردن این نکته که کدام متغیر از سری x1,…،xk تناسب دارد با متغیرهای xk+1,xk+2,… که توسط گره‌های برگ معرفی می‌شوند. برای هر گره برگ و هر متغیر xi ی که ایندکس‌های i&gt;formula_1 نامناسب ناخته شده‌اند، ایندکسهایی که کوچکتر یا مساوی k که در محدوده xi هست می‌تواند به عنوان محلی برای پیدا کردن پرش امن از
می‌تواند به عنوان محلی برای پیدا کردن پرش امن از آن‌ها استفاده نمود. به صورت دقیقتر، زمانی‌که تمامی مقادیر برای xk+1 مورد بررسی قرار گرفت مجموعه‌ای از ایندکس‌های متغیرهایی که باعث به وجود آمدن راه حل نهایی نمی‌شود شناسایی شده و بنابراین این نتیجه گرفته می‌شود که از ملاقات زیر درخت xk+1 هیچ راه حل قابل توجهی بدست نخواهد آمد. در این مواقع الگوریتم می‌تواند پرش به عقب به باارزشترین ایندکس موجود در مجموعه را انجام دهد. از طریق الگوریتم زیر می‌توان به‌طور کامل زمان استفاده از پس‌پرش از گره‌هایی که بازدید نکردیم
استفاده از پس‌پرش از گره‌هایی که بازدید نکردیم و این گره‌ها را کنار گذاشته‌ایم را به‌طور کامل متوجه شوید: زمانی‌که از یک گره به عقب بازمی‌گردیم مجموعه‌ای از متغیرها که درمحدودیت خود این گره و فرزندان آن وجود دارند و حتی والد والدین گره می‌توانند به عنوان کاندیدهای گره مقصد برای پرش مطرح شوند. در هر گره داخلی، مجموعه‌ای از متغیرها حفظ شده‌است. هر زمان که مجموعه‌ای از متغیرها از یکی از فرزندان یا نوادگان دریافت شد، این اطلاعات به مجموعه والد برای نگهداری بازگردانده می‌شود. زمانی‌که نیاز به پس‌پرش یا پس‌گرد
می‌شود. زمانی‌که نیاز به پس‌پرش یا پس‌گرد از گره‌ای نیاز بود، متغیرهای آن گره از لیست این مجموعه حذف می‌شوند و این اطلاعات به گره مقصدی که به آن حرکت می‌کنیم تحویل داده می‌شود. الگوریتم این رفتار را انجام می‌دهد برای اینکه مجموعه‌ای را که در گره وجود دارد حاوی متغیرهایی است که در طول بررسی آن گره جمع‌آوری شده‌است و این اطلاعات حاوی نتایج با ارزشی در مورد گره‌های زیر دست است. یه این خاطر است که تنها زمانی‌که پرش به عقب اتفاق میفتدمجموعه متغیرها ارسال می‌شوند به گره مقصد، از این رو است که اطلاعات مربوط به
به گره مقصد، از این رو است که اطلاعات مربوط به گره‌ای که از آن پرش شده قابل چشم‌پوشی است. کشمکش‌های احتمالی در پس‌پرش. همچنین یک روش بهینه شده در این الگوریتم وجود دارد که بعضی وقتها می‌تواند به پرش‌های بسیار بلندتری دست یابد. این کار تنها با بررسی دو متغیر پیش رو در محدوده انجام نمی‌شود بلکه با بررسی اینکه آیا مانعی باعث نامناسب شناخته شدن یک گره شده‌است یا خیر نیز قابل انجام است. این الگوریتم یک عامل بن‌بست در گره را شناسایی می‌کند. در هر گره بزرگترین ایندکس یک متغیر که در یکی از نقاط برگ‌ها شناسایی شده
یک متغیر که در یکی از نقاط برگ‌ها شناسایی شده باشد به عنوان گره امن پرش محسوب می‌شود. خانه‌های نامناسب شناسایی شده در هر برگ امنیت نتیجه پرش را بسیار بالا می‌برند، از همین رو انتخاب کردن مناسبترین ایندکس، احتمال پرش‌های بلنتر را بشدت افزایش می‌دهد. به همین خاطر است که در این روش پرش به عقب، ترتیب خانه‌های نامناسب و دارای ارزش پایین‌تر هرگز بر خانه‌های دارای درجه و اهمیت بالاتر ترجیح داده نمی‌شود. بعبارت دیگر، خانه formula_2 یک گراف نسبت به خانه formula_3 ترجیح داده می‌شود اگر بزرگترین ایندکس متغیر C