stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
مسابقات قهرمانی ورزش‌های آبی جهان ۱۹۹۸
نتایج > شنا > خلاصه مدال‌ها > مردان

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
| رویداد | طلا | نقره | برنز |
| ۵۰ متر آزاد جزئیات |  Bill Pilczuk (USA) ۲۲٫۲۹ |  الکساندر پوپوف (RUS) ۲۲٫۴۳ |  مایکل کلیم (AUS)  ریکاردو بوسکتس (PUR) ۲۲٫۴۷ |
| ۱۰۰ متر آزاد جزئیات |  الکساندر پوپوف (RUS) ۴۸٫۹۳CR |  مایکل کلیم (AUS) ۴۹٫۲۰ |  لارس فرولاندر (SWE) ۴۹٫۵۳ |
| ۲۰۰ متر آزاد جزئیات |  مایکل کلیم (AUS) ۱:۴۷٫۴۱ |  ماسیمیلیانو روسولینو (ITA) ۱:۴۸٫۳۰ |  پیتر وان دن هوخنباند (NED) ۱:۴۸٫۶۵ |
| ۴۰۰ متر آزاد جزئیات |  ایان تورپ (AUS) ۳:۴۶٫۲۹ |  گرنت هاکت (AUS) ۳:۴۶٫۴۴ |  پل پالمر (GBR) ۳:۴۸٫۰۲ |
| ۱۵۰۰ متر آزاد جزئیات |  گرنت هاکت (AUS) ۱۴:۵۱٫۷۰ |  امیلیانو برمبیلا (ITA) ۱۵:۰۰٫۵۹ |  دنیل کوالسکی (AUS) ۱۵:۰۳٫۹۴ |
| ۱۰۰ متر کرال پشت جزئیات |  لنی کرایزلبورگ (USA) ۵۵٫۰۰CR |  Mark Versfeld (CAN) ۵۵٫۱۷ |  استیو تلوکه (GER) ۵۵٫۲۰ |
| ۲۰۰ متر کرال پشت جزئیات |  لنی کرایزلبورگ (USA) ۱:۵۸٫۸۴ |  رالف براون (GER) ۱:۵۹٫۲۳ |  Mark Versfeld (CAN) ۱:۵۹٫۳۹ |
| ۱۰۰ متر کرال سینه =جزئیات |  فردریک دیباگریو (BEL) ۱:۰۱٫۳۴ |  زنگ کویلیانگ (CHN) ۱:۰۱٫۷۶ |  کورت گروت (USA) ۱:۰۱٫۹۳ |
| ۲۰۰ متر کرال سینه جزئیات |  کورت گروت (USA) ۲:۱۳٫۴۰ |  ژان-کریستف سارنن (FRA) ۲:۱۳٫۴۲ |  نوربرت روژا (HUN) ۲:۱۳٫۵۹ |
| ۱۰۰ متر پروانه جزئیات |  مایکل کلیم (AUS) 52.25CR |  لارس فرولاندر (SWE) ۵۲٫۷۹ |  جف هیوگیل (AUS) ۵۲٫۹۰ |
| ۲۰۰ متر پروانه جزئیات |  دنیس سیلانتیف (UKR) ۱:۵۶٫۶۱ |  فرانک اسپوزیتو (FRA) ۱:۵۶٫۷۷ |  تام مالچو (USA) ۱:۵۷٫۲۶ |
| ۲۰۰ متر مختلط انفرادی جزئیات |  مارسل وودا (NED) ۲:۰۱٫۱۸ |  Xavier Marchand (FRA) ۲:۰۱٫۶۶ |  رون کارنو (USA) ۲:۰۱٫۸۹ |
| ۴۰۰ متر مختلط انفرادی جزئیات |  تام دولان (USA) ۴:۱۴٫۹۵ |  مارسل وودا (NED) ۴:۱۵٫۵۳ |  کورتیز مایدن (CAN) ۴:۱۶٫۴۵ |
| ۱۰۰×۴ متر آزاد امدادی جزئیات |  ایالات متحده آمریکا (USA) اسکات تاکر نیل والکر جان اولسن گری هال جونیور ۳:۱۶٫۶۹CR |  استرالیا (AUS) آدام پین Richard Upton مایکل کلیم کریس فایدلر ۳:۱۶٫۹۷ |  روسیه (RUS) رومن یگوروف دنیس پیمانکوف ولادیلاو کالیکف الکساندر پوپوف ۳:۱۸٫۴۵ |
| ۲۰۰×۴ متر آزاد امدادی جزئیات |  استرالیا (AUS) دنیل کوالسکی گرنت هاکت مایکل کلیم ایان تورپ ۷:۱۲٫۴۸CR |  هلند (NED) پیتر وان دن هوخنباند مارک ون در زیجدن مارتین زویددوگ مارسل وودا ۷:۱۶٫۷۷ |  بریتانیای کبیر (GBR) پل پالمر گوین میدووز اندرو کلایتون جیمز سالتر ۷:۱۷٫۳۳ |
| ۱۰۰×۴ متر مختلط امدادی جزئیات |  استرالیا (AUS) مت ولش فیل راجرز مایکل کلیم کریس فایدلر ۳:۳۷٫۹۸ |  ایالات متحده آمریکا (USA) لنی کرایزلبورگ کورت گروت نیل والکر گری هال جونیور ۳:۳۸٫۵۶ |  مجارستان (HUN) آتیلا سنه نوربرت روژا پیتر هوروات آتیلا زوبور ۳:۳۹٫۵۳ |
شرح: WR: رکورد جهان؛ CR: رکورد قهرمانی جهان
نتایج > شنا > خلاصه مدال‌ها > زنان

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
| رویداد | طلا | نقره | برنز |
| ۵۰ متر آزاد جزئیات |  ایمی ون دایکن (USA) ۲۵٫۱۵ |  ساندرا وولکر (GER) ۲۵٫۳۲ |  شان یینگ (CHN) ۲۵٫۳۶ |
| ۱۰۰ متر آزاد جزئیات |  جنی تامپسون (USA) ۵۴٫۹۵ |  مارتینا موراوسوا (SVK) ۵۵٫۰۹ |  شان یینگ (CHN) ۵۵٫۱۰ |
| ۲۰۰ متر آزاد جزئیات |  کلودیا پول (CRC) ۱:۵۸٫۹۰ |  مارتینا موراوسوا (SVK) ۱:۵۹٫۶۱ |  جولیا گرویل (AUS) ۱:۵۹٫۹۲ |
| ۴۰۰ متر آزاد جزئیات |  چن یان (CHN) ۴:۰۶٫۷۲ |  بروک بنیت (USA) ۴:۰۷٫۰۷ |  داگمر هاس (GER) ۴:۰۸٫۸۲ |
| ۸۰۰ متر آزاد جزئیات |  بروک بنیت (USA) ۸:۲۸٫۷۱ |  دیانا مانز (USA) ۸:۲۹٫۹۷ |  کیرستن فلیخویش (NED) ۸:۳۲٫۳۴ |
| ۱۰۰ متر کرال پشت جزئیات |  لی مارر (USA) ۱:۰۱٫۱۶ |  مای ناکامورا (JPN) ۱:۰۱٫۲۸ |  ساندرا وولکر (GER) ۱:۰۱٫۴۷ |
| ۲۰۰ متر کرال پشت جزئیات |  رکسانا ماراسینئانو (FRA) ۲:۱۱٫۲۶ |  داگمر هاس (GER) ۲:۱۱٫۴۵ |  مای ناکامورا (JPN) ۲:۱۲٫۲۲ |
| ۱۰۰ متر کرال سینه جزئیات |  کریستی کوال (USA) ۱:۰۸٫۴۲ |  هلن دنمان (AUS) ۱:۰۸٫۵۱ |  لورن ون اوستن (CAN) ۱:۰۸٫۶۶ |
| ۲۰۰ متر کرال سینه جزئیات |  اگنس کواچ (HUN) ۲:۲۵:۴۵CR |  کریستی کوال (USA) ۲:۲۶٫۱۹ |  جنا استریت (USA) ۲:۲۶٫۵۰ |
| ۱۰۰ متر پروانه جزئیات |  جنی تامپسون (USA) ۵۸٫۴۶CR |  آیاری اویاما (JPN) ۵۸٫۷۹ |  پتریا توماس (AUS) ۵۸٫۹۷ |
| ۲۰۰ متر پروانه جزئیات |  سوزی اونیل (AUS) ۲:۰۷٫۹۳ |  پتریا توماس (AUS) ۲:۰۹٫۰۸ |  میستی هیمن (USA) ۲:۰۹٫۹۸ |
| ۲۰۰ متر مختلط انفرادی جزئیات |  وو یان‌یان (CHN) ۲:۱۰٫۸۸CR |  چن یان (CHN) ۲:۱۳٫۶۶ |  مارتینا موراوسوا (SVK) ۲:۱۴٫۲۶ |
| ۴۰۰ متر مختلط انفرادی جزئیات |  چن یان (CHN) ۴:۳۶٫۶۶ |  یانا کلوچکووا (UKR) ۴:۳۸٫۶۰ |  یاسوکو تاجیما (JPN) ۴:۳۹٫۴۵ |
| ۱۰۰×۴ متر آزاد امدادی جزئیات |  ایالات متحده آمریکا (USA) Lindsey Farella باربارا بدفورد ایمی ون دایکن جنی تامپسون ۳:۴۲٫۱۱ |  آلمان (GER) ساندرا وولکر فرانزیسکا هن آلمزیک سیمون اوسیگوس کاترین مایسنر ۳:۴۳٫۱۱ |  استرالیا (AUS) سارا ریان Rebecca Creedy آنجلا کندی سوزی اونیل ۳:۴۳٫۷۱ |
| ۲۰۰×۴ متر آزاد امدادی جزئیات |  آلمان (GER) فرانزیسکا هن آلمزیک داگمر هاس Silvia Szalai کرستین کیلگاس ۸:۰۱٫۴۶ |  ایالات متحده آمریکا (USA) کریستینا تیوشر لیندزی بنکو بروک بنیت جنی تامپسون ۸:۰۲٫۸۸ |  استرالیا (AUS) جولیا گرویل Anna Windsor پتریا توماس سوزی اونیل ۸:۰۴٫۱۹ |
| ۱۰۰×۴ متر مختلط امدادی جزئیات |  ایالات متحده آمریکا (USA) لی مارر کریستی کوال ایمی ون دایکن جنی تامپسون ۴:۰۱٫۹۳ |  استرالیا (AUS) Meredith Smith هلن دنمان پتریا توماس سوزی اونیل ۴:۰۵٫۱۲ |  ژاپن (JPN) مای ناکامورا ماسامی تاناکا آیاری اویاما سومیکا میناموتو ۴:۰۶٫۲۷ |
شرح: WR: رکورد جهان؛ CR: رکورد قهرمانی جهان
نتایج > شنای موزون > جدول مدال‌ها

| رتبه | کشور | طلا | نقره | برنز | مجموع |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ |  روسیه (RUS) | ۳ | ۰ | ۰ | ۳ |
| ۲ |  ژاپن (JPN) | ۰ | ۲ | ۱ | ۳ |
| ۳ |  فرانسه (FRA) | ۰ | ۱ | ۱ | ۲ |
| ۴ |  ایالات متحده آمریکا (USA) | ۰ | ۰ | ۱ | ۱ |
| مجموع (۴ کشور) | مجموع (۴ کشور) | ۳ | ۳ | ۳ | ۹ |
نتایج > شنای موزون > خلاصه مدال‌ها

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
| رویداد | طلا | نقره | برنز |
| روتین تک نفره جزئیات |  اولگا سداکوا (RUS) ۹۹٫۳۰۴ |  ویرژینی دودیو (FRA) ۹۸٫۱۵۴ |  میا تاچیبانا (JPN) ۹۷٫۵۳۰ |
| روتین دو نفره جزئیات |  اولگا بروسنیکینا (RUS)  اولگا سداکوا (RUS) ۹۹٫۰۷۳ |  میا تاچیبانا (JPN)  میهو تاکدا (JPN) ۹۸٫۰۶۰ |  ویرژینی دودیو (FRA)  میریام لینوت (FRA) ۹۷٫۳۲۳ |
| روتین تیمی جزئیات |  روسیه (RUS) اولگا سداکوا ماریا کیزلیووا Anna Iouraeva Olga Medvedeva Anna Maslova اولگا بروسنیکینا النا آزارووا Olga Novokchtchenova Alexandra Vassina Elena Barantseva ۹۹٫۶۶۷ |  ژاپن (JPN) ریکا فوگی یوکو ایزودا میهو کاوابه Mika Kawabe ری جیمبو Akiko Miyazaki ریهو ناکاجیما میا تاچیبانا میهو تاکدا یوکو یوندا (شناگر موزون، زاده ۱۹۷۹) ۹۸٫۲۶۷ |  ایالات متحده آمریکا (USA) Carrie Barton Kara Duncan Bridget Finn Tracie Gayeski ربکا جیسونتک Tina Kasid Kristina Lum Emily Marsh Elicia Marshall Kim Wurzel ۹۷٫۱۳۳ |
نتایج > واترپلو > جدول مدال‌ها

| رتبه | کشور | طلا | نقره | برنز | مجموع |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ |  اسپانیا (ESP) | ۱ | ۰ | ۰ | ۱ |
| ۱ |  ایتالیا (ITA) | ۱ | ۰ | ۰ | ۱ |
| ۳ |  مجارستان (HUN) | ۰ | ۱ | ۰ | ۱ |
| ۳ |  هلند (NED) | ۰ | ۱ | ۰ | ۱ |
| ۵ |  استرالیا (AUS) | ۰ | ۰ | ۱ | ۱ |
| مجموع (۵ کشور) | مجموع (۵ کشور) | ۲ | ۲ | ۱ | ۵ |
نتایج > خلاصه مدال‌ها

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
| رویداد | طلا | نقره | برنز |
| جزئیات |  اسپانیا دنیل بایارت مانوئل استیارته پدرو گارسیا آگوآدو سالبادور گومس Miguel Gonzales Gustavo Marcos روبن میکابیلا ایبان مورو سری پدررول Ivan Perez خسوس رویان جوردی سنس کارلس سانس |  مجارستان  |  یوگسلاوی الکساندر شیریچ دانیلو ایکودینوویچ Dragan Jovanović نیکولا کولشنا Aleksandar Nikolić Dušan Popović دژان ساویچ الکساندر شاپیچ پتار تربویویچ ولویکو اوسکوکوویچ Željko Vičević ولادیمیر وواسینوویچ نناد ووکانیچ |
| جزئیات |  ایتالیا کارملا آلوچی الکساندرا آرائوجو Cristina Consoli فرانچسکا کونتی Antonella Di Giacinto Eleonora Gay ملانیا گرگو Stefania Larucci جوزی مالاتو مارتینا میچلی مادالنا موسومچی Monica Vaillant Milena Virzi |  هلند Karla van der Boon Carla van Usen Ellen Bast جیلیان فان دن برخ دنیله ده براین Edmée Hiemstra Karin Kuipers Ingrid Leijendekker Petra Meerdink Carla Quint Sandra Scherrenburg Mariëlle Schothans Marjan op den Velde |  استرالیا نائومی کاسل, Simone Dixon, Kylie English, بریجت گوسترسون, ایوت هیگینز, برانوین مایر, ملیسا بایارام, Stephanie Neesham, Marian Taylor, لیز ویکس, Sharan Wheelock, دنیل وودهاوس, تارن وودر. |
مورتون دونی

| مورتون دونی | مورتون دونی |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
زاده: ۱۴ نوامبر ۱۹۰۱
درگذشته: ۲۵ اکتبر ۱۹۸۵ (۸۳ سال)
ژانر: Popular song
مورتون دونی (انگلیسی: Morton Downey؛ ۱۴ نوامبر ۱۹۰۱ – ۲۵ اکتبر ۱۹۸۵) یک موسیقی‌دان اهل ایالات متحده آمریکا بود.
منطقه آهافو

| ناحیه آهافو | ناحیه آهافو |
| --- | --- |
استان‌های غنا: استان‌های غنا
ناحیه آهافو: ناحیه آهافو
The Tano River: The Tano River
موقعیت ناحیه آهافو در نقشه: موقعیت ناحیه آهافو در نقشه
کشور: غنا
پایتخت: Goaso
مساحت: مساحت
 • کل: ۵۱۹۳ کیلومتر مربع (۲۰۰۵ مایل مربع)
برابری قدرت خرید: برابری قدرت خرید
تولید ناخالص داخلی: تولید ناخالص داخلی
منطقهٔ زمانی: ساعت گرینویچ
ناحیه آهافو (به لاتین: Ahafo Region) یک استان در غنا است که در غنا واقع شده‌است. ناحیه آهافو ۵٬۱۹۳ کیلومتر مربع مساحت دارد.
تحلیل سرشکنی
تحلیل سرشکنی

در علوم کامپیوتر به خصوص در تحلیل الگوریتم‌ها، تحلیل سرشکنی زمان اجرای میانگین برای هر دستور را در بدترین حالت بدست می‌آورد. تحلیل سرشکنی با متوسط زمان اجرا تفاوت دارد چرا که زمان اجرای هر دستور در بدترین حالت را بیان می‌کند.
گاهی به دنبال روشی برای پیدا کردن زمان اجرای یک رویه هستیم. برای این کار، گاهی پیشنهاد می‌شود که به‌طور مستقیم بدترین زمان اجرا را بدست آوریم. این عمل باعث می‌شود که همیشه یک زمان اجرای خیلی زیاد بدست آید. اما تحلیل سرشکنی این امکان را به ما می‌دهد تا زمان اجرایی بسیار نزدیک به زمان اجرای واقعی بدست آوریم.
تحلیل زمانی آرایه پویا
تحلیل سرشکنی > شبه کد تحلیل سرشکنی

اینجا هدف این است که هزینه‌ی یک عمل را بدون توجه به ورودی به دست بیاوریم. مثلاً اگر یک شمارنده بیتی داشته باشیم، هزینه‌ی هر بار زیاد کردن آن برابر است با هزینه‌ی شمردن تا عددی که الان در شمارنده وجود دارد:
این روش (تحلیل سرشکنی) در واقع:
میانگین اجرای هر عمل در بدترین حالت را بدست می‌ آورد.
مربوط به اجرای کل برنامه‌ است نه دستورهای خاصی از  برنامه.
این تحلیل این‌گونه تفسیر می‌شود که بعضی از دستورهای پر هزینه در آینده برای دستورهایی که هزینه‌ی کمتری دارند خرج شود.
در این تحلیل از ۳ روش زیر استفاده می‌شود:
I. روش انبوهه
II. روش حسابداری
III. روش تابع پتانسیل
هر ۳ روش ذکر شده جواب درستی به ما می دهند و  انتخاب استفاده از این ۳ روش بستگی به این دارد که کدام یک برای یک موقعیت خاص مناسب تر باشد.
تحلیل سرشکنی > تاریخچه

تحلیل سرشکن شده در ابتدا از روشی به نام تحلیل متراکم پدید آمده که امروزه شامل تحلیل سر شکن است.  این تکنیک بار اول توسط رابرت تارجان  در مقاله پیچیدگی محاسباتی وقف شده‌اش در سال ۱۹۸۵ معرفی شد. که نیاز به یک شکل مفیدتر از تحلیل روشهای احتمالی متداول مورد استفاده را برطرف می کند. سرشکنی در ابتدا برای انواع خاصی از الگوریتم‌ها مورد استفاده قرار می گرفت، به ویژه آنهایی که مربوط به درختان باینری و عملیات یونیون هستند. با این حال، امروزه هم از این تحلیل کاربرد های زیادی دارد و هنگام تحلیل بسیاری از الگوریتم های دیگر نیز مورد استفاده قرار می گیرد.
تحلیل سرشکنی > روش انبوهه

در روش انبوه ابتدا باید هزینه‌ی پی در پی اجرای n عملیات را محاسبه کنیم که در کل هزینه‌ی آن دنباله‌ای از  n عملیات است و زمان اجرای آن   T(n)  است و سپس آن را بر تعداد (n) تقسیم کرده و در نتیجه هزینهٔ میانگین یا سرشکن شده که برابر  T(n) / n است برای هر عمل بدست می‌آید. برای استفاده از این روش باید هر عمل و هزینهٔ اجرای آن را شناسایی کرد.
برای تحلیل شمارنده با این روش این‌گونه در نظر گرفته می‌شود که اگر تغییر بیت‌های در هر مرحله را در نظر بگیریم در مجموع برابر با ۲n و در نتیجه زمان اجرای آن  o(n) می‌شود.
تحلیل سرشکنی > روش حسابداری

روش حسابداری نوعی از تحلیل انبوه است که به هر عمل یک هزینه‌ی سرشکن شده اختصاص میابد که ممکن است با هزینه‌ی واقعی متفاوت باشد.
در این روش در ابتدا یک سری عملیات ابتدایی که در الگوریتم مورد استفاده قرار می‌گیرند را انتخاب می‌کنیم و به صورت دلخواه هزینه‌ی آن‌ها را ۱ در نظر می‌گیریم.
به هر مجموعه عملیات یک هزینه نسبت داده می‌شود و عملیاتی که هزینه‌ی کمتری دارند پولشان برای هزینه‌های بعدی ذخیره می‌شود.
میزان پول پرداختی برای هر عمل با هزینه‌ی سرشکنی آن متناسب است.
برای این داده ساختار به ازای هر عمل ۲ریال هزینه می‌کنیم که این ۲ریال صرف تغییر ۰ به ۱ و بالعکس می‌شود.
به صورت کلی هنگامی که هزینه سرشکن شده یک عمل از هزینه واقعی آن تجاوز کند، اختلاف این هزینه به عنوان موجودی به اشیایی مشخص در ساختمان داده اختصاص می‌یابد. موجودی بعداً می‌تواند در جهت کمک به پرداخت برای اعمالی که هزینه سرشکن شده آنها کمتر از هزینه واقعی شان است مورد استفاده قرار گیرد. بنابراین می‌توان هزینه سرشکن شده یک عمل را مشاهده کرد که بین هزینه واقعی آن و موجودی که پرداخت شده یا استفاده می‌شود، تقسیم شده‌است. این روش با تحلیل جمعی که در آن تمام اعمال هزینه‌های سرشکن شده یکسانی دارند، بسیار متفاوت است. هزینه‌های سرشکن شده اعمال باید به دقت انتخاب شوند. اگر بخواهیم تحلیل را با هزینه‌های سرشکن شده انجام دهیم تا نشان دهیم که در بدترین حالت هزینه میانگین هر عمل کم است، کل هزینه سرشکن شده یک توالی از اعمال باید یک حد بالا برای هزینه کل واقعی توالی باشد. علاوه بر این همانند تحلیل جمعی، این رابطه باید برای تمام توالی‌های اعمال برقرار باشد. اگر هزینه واقعی  i امین عمل را با   c_{i} و هزینه سرشکن شده  i امین عمل را با   {\widehat {c}}_{i} نشان دهیم، برای تمام توالی‌هایی از عمل  n داریم:
\sum _{i=1}^{N}{\widehat {c}}_{i}\geqq \sum _{i=1}^{N}{c}_{i}
بنا به نامساوی بالا کل موجودی مربوط به ساختمان داده باید در همه زمان‌ها نامنفی باشد. اگر کل موجودی می‌توانست منفی باشد(در نتیجه پرداخت ارزش کم به عمل‌های قبلی، با این تعهد که دوباره پس از آن پرداخت صورت گیرد) آنگاه کل هزینه‌های سرشکن شده ایجاد شده در آن هنگام کمتر از کل هزینه‌های واقعی ایجاد شده می‌بود؛ برای توالی عمل‌ها تا آن زمان کل هزینه سرشکن شده یک حد بالا برای کل هزینه واقعی نمی‌بود. بنابراین باید مراقب باشیم تا موجودی کل در ساختمان داده هرگز منفی نشود.
تحلیل سرشکنی > روش شارژ کردن

تعدادی از هزینه را روی اعمال قبلی شارژ می‌کنیم.
هزینه‌ی سرشکن:
هزینه‌ای که در آینده، بقیه عمل ها روی این عمل شارژ می‌شوند + هزینه‌ای که روی بقیه شارژ می‌کنیم - هزینه‌ی واقعی
تحلیل سرشکنی > روش تابع پتانسیل

روش تابع پتانسیل نوعی از روش حسابداری است که در آن اعتبار ذخیره شده به عنوان تابعی از  وضعیت داده ساختار محاسبه می‌شود. هزینه سرشکنی هزینه بدیهی به علاوه تغییر پتانسیل است.
راه دیگر پیدا کردن هزینهٔ سرشکنی استفاده از تابع پتانسیل است. در این روش به داده ساختار داده شده یک تابع پتانسیل نسبت می‌دهیم و با یک ساختمان داده اولیه  D_{0} را شروع می‌کنیم که روی آن  n عمل انجام می‌شود. برای هر  i=1,2,\cdots ,n،  c_{i} را هزینه واقعی  i امین عمل قرار می‌دهیم و  D_{i} را ساختمان داده‌ای که پس از به کارگیری  i امین عمل روی ساختمان داده  D_{i-1} حاصل می‌شود، قرار می‌دهیم. تابع پتانسیل هر ساختمان داده  D_{i} را به یک عدد حقیقی  \phi (D_{i}) نگاشت می‌کند. این عدد، پتانسیل مربوط به ساختمان دادهٔ  D_{i} است. هزینه سر شکن شده  {\hat {c}}_{i} مربوط به  i امین عمل با توجه به تابع پتانسیل  \phi  به صورت زیر تعریف می‌شود:
{\hat {c}}_{i}=c_{i}+\phi (D_{i})-\phi (D_{i}-1)
براین هزینه سرشکن شده هرعمل برابرهزینه واقعی آن به علاوه افزایش پتانسیل حاصل از عمل می‌باشد. بنا به معادله بالا، هزینه سرشکن شده کل  n عمل برابر است با:
\sum _{i=1}^{n}{\hat {c}}_{i}=\sum _{i=1}^{n}\left(c_{i}+\phi (D_{i})-\phi (D_{i-1})\right)=\sum _{i=1}^{n}c_{i}+\phi (D_{n})-\phi (D_{0})
اگر بتوانیم یک تابع پتانسیل  \phi  تعریف کنیم بطوریکه  \phi (D_{n})>=\phi (D_{0})، آنگاه هزینه سرشکن شده کل  \sum _{i=1}^{n}{\hat {c}}_{i}، یک حد بالا برای هزینه واقعی کل  \sum _{i=1}^{n}c_{i} می‌باشد. در عمل همواره نمی‌دانیم چه تعداد عمل ممکن است انجام شود. بنابراین اگر برای تمام  iها تأکید کنیم که \phi (D_{n})>=\phi (D_{0})، آنگاه همانند روش حسابداری تضمین می‌کنیم که از پیش هزینه را پرداخت کرده‌ایم. اغلب مناسب است که  \phi (D_{0}) را 0 تعریف کنیم و آنگاه نشان دهیم که برای تمام  iها،  \phi (D_{i})>=0. به‌طور شهودی اگر اختلاف پتانسیل  \phi (D_{i})-\phi (D_{i-1}) از  i امین عمل مثبت باشد آنگاه هزینه سرشکن شده  {\hat {c}}_{i} یک پرداخت اضافه به  i امین عمل را نشان می‌دهد، و پتانسیل ساختمان داده افزایش می‌یابد. اگر اختلاف پتانسیل منفی باشد، آنگاه هزینه سرشکن شده، یک پرداخت کم به  i امین عمل را نشان می‌دهد و هزینه واقعی عمل با کاهش پتانسیل پرداخت می‌شود. هزینه‌های سر شکن شده تعریف شده به وسیله دو معادلهٔ بالا به انتخاب تابع پتانسیل  \phi  بستگی دارد. توابع پتانسیل متفاوت ممکن است به هزینه‌های سرشکن شده متفاوت که همچنان حدود بالا برای هزینه‌های واقعی اند منجر گردند. اغلب در انتخاب یک تابع پتانسیل مبادلاتی می‌توانند انجام گیرند؛ بهترین تابع پتانسیل جهت استفاده بستگی به حدود زمانی مطلوب دارد.
بهتر است که تابع پتانسیل:
منفی نباشد.
ساده باشد.
بازتاب دقیقی از هزینه‌های موجود در داده ساختار (مثلاً خالی کردن آن) باشد.
تابع پتانسیلی که در این روش در نظر گرفته می‌شود معادل با تفاوت تعداد ۰ و ۱ ها در هر مرحله می‌باشد. ( t_{i} معادل با تعداد بیت‌های تغییر یافته از ۰ به ۱ و بالعکس می‌باشد)
{\hat {c}}_{i}=c_{i}+\phi (D_{i})-\phi (D_{i}-1)
\phi (D_{i})-\phi (D_{i}-1)<=-(t_{i})+1
c_{i}<=t_{i}+1
در نتیجه
c_{i}<=2
مثال ها > آرایه پویا

یک آرایه پویا را در نظر بگیرید که با افزودن عناصر بیشتر به آن ، اندازه‌ی این آرایه بیشتر میشود، مثل ArrayList در جاوا و std::vector در ++C. به طور مثال اگر از آرایه‌ای به اندازه‌ی ۴ شروع کنیم، می‌توانیم این ۴ عنصر را به آن اضافه کنیم و هرکدام از این عملیات یک زمان ثابت دارد. با این حال اضافه کردن عنصر پنجم به این آرایه زمان بیشتری می‌برد به دلیل آنکه باید یک آرایه‌ی جدید که اندازه‌ی آن ۲ برابر آرایه‌ی فعلی (۸) است بسازد، حال عناصر قدیمی را در یک آرایه‌ی جدید کپی کنید و سپس عنصر جدید را اضافه کنید. سه عملیات بعدی اضافه کردن نیز به طور مشابه زمان ثابت می‌برد. سپس افزودن مقدار بعدی نیازمند دو برابر شدن آرایه است که سرعت این عمل بسیار کند است. اگر به طور کلی در یک آرایه‌ی به اندازه‌ی n تعداد دلخواه اضافه کردن ها را n + 1 نظر بگیریم، ما متوجه می‌شویم که اضافه کردن این عملیات در یک زمان ثابت انجام می‌شود به جز آخری که  \Theta (n) طول می‌کشد. از آنجا که در کل n + 1 عملیات وجود دارد می‌توانیم از میانگین آن استفاده کنیم و در یابیم که اضافه کردن عناصر بر روی یک آرایه پویا  {\tfrac {n\Theta (1)+\Theta (n)}{n+1}}=\Theta (1) طول می‌کشد، در زمان ثابت.
مثال ها > تحلیل شمارندهٔ دودویی

ادعا: به صورت سرشکن در هر مرحله (O(1 رقم تغییر می‌کند.
حداکثر تلاش اول برای تعداد ۱ های سمت راست = k +1 - Δ(ϕ)
طبق فرمول تابع پتانسیل
| Q۳ | Q۲ | Q۱ | Q۰ |
| --- | --- | --- | --- |
۰: ۰
| ۰ | ۰ | ۰ | ۱ |
| ۰ | ۰ | ۱ | ۰ |
۰: ۱
۱: ۰
مثال ها > تحلیل سرشکن شده در درج درخت قرمز سیاه

بگذارید با استفاده از روش تابع پتانسیل در مورد سرشکنی درج درخت قرمز سیاه بحث کنیم:
ابتدا ما یک تابع  \phi  تعریف می‌کنیم که مقدار واقعی غیرمنفی یک داده ساختار را به ما می‌دهد که نتیجه‌ی این عملیات می‌تواند باعث تغییر مقدار این تابع پتانسیل شود.
در عکس زیر مقدار تابع پتانسیل  \phi  را تعریف می‌کنیم:
در تصویر بالا n  تعداد رئوس درخت قرمز-سیاه می‌باشد.
تابع پتانسیل کل رئوس این درخت قرمز-سیاه  \phi =\sum g(n) است.
و همچنین :
هزینه‌ی سرشکنی = c+Δϕ(h)
که طبق تابع پتانسیل (Δϕ(h برابر است با  (h’) –   \phi (h) \phi   و c نیز هزینه‌ی سرشکن ما می‌باشد.
تغییر تابع پتانسیل باید به گونه‌ای باشد که برای عملیات کم هزینه مثبت و برای عملیات پر هزینه منفی باشد.
رأس جدیدی که در یکی از عضو های درخت قرمز-سیاه درج می‌شود یکی از انواع زیر را دارد:
درج  و تحلیل سرشکنی در شکل زیر نشان داده شده‌است:
این درج ابتدا از تغییر رنگ والدین (قرمز) شروع می‌کند و بچه ها را هم قرمز می‌کند و سپس به سراغ پدربزرگ و عموی همان عضو را رنگ می‌کند که دو حالت پیش می‌آید:
۱- جد آن برگ قرمز است.
۲- عمو و جد یک عضو هر دو سیاه باشند.( که ممکن است عموی آن عضو قرمز و جدش سیاه است و یا بالعکس)
این موضوع در شکل زیر نیز مشخص است:
در این درج، رأس بدون هیچگونه تغییری درج می‌شود زیرا عمق درخت یکسان است این در شرایطی است که عضو ما ممکن است خواهر و برادر سیاه داشته باشد و یا اصلا خواهر و برادری نداشته باشد.
در نتیجه هزینه‌ی سرشکن شده در این درج 0 می‌باشد.
در این درج ما نمی‌توانیم عضو رأسی را تغییر رنگ دهیم زیرا اگر والد و خواهر و برادرش سیاه باشند، سیاه می‌مانند در نتیجه ما باید درخت را به چپ چرخش دهیم.
بعد از چرخش همانند شکل زیر برای پر رأسی همانند رأس g اتفاقی نیافتاده و این رأس که سیاه بوده، سیاه باقی مانده و برای جد رأس g نیز که قرمز است باز تغییری صورت نگرفته و این رأس قرمز باقی می‌ماند.
در نتیجه هزینه‌ی سرشکن شده‌ی آن طبق شکل زیر ۲+ می‌باشد.
بعد از محاسبه کردن این موارد خاص برای محاسبه کردن هزینه‌ی تحلیل سرشکنی حال می‌توانیم درباره‌ی هزینه‌ی سرشکنی آن در حالت کلی بحث کنیم.
در صورتی که بدانیم n تعداد کل رئوس ماست داریم:  \Delta \phi (h)\leqq n
در نتیجه هزینه کل سرشکن شده در درخت قرمز-سیاه برابر (O(n می‌باشد.
ولی اگر بخواهیم مستقل از مقدار فعلی شمارنده به دست بیاوریم، زمانش (O(1 می‌شود.
تحلیل سرشکن شده از عملیات اضافه کردن برای یک آرایه پویا
موتوکی کاواساکی

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Motoki Kawasaki
زادروز:  ۲ فوریهٔ ۱۹۷۹ ‏(۴۵ سال)
زادگاه:  استان اوئیتا
قد:  ۱٫۸۲ متر (۵ فوت ۱۱ ۱⁄۲ اینچ)
پست:  هافبک
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۱۹۹۴–۱۹۹۶:  Oita High School
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۹۷–۲۰۰۱ |  Oita Trinita |  ۱۰۲ |  (۱۵) |
| ۲۰۰۱ |  باشگاه فوتبال گامبا اوساکا |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۰۲–۲۰۰۳ |  باشگاه فوتبال ساگان توسو |  ۷۴ |  (۷) |
| ۲۰۰۴–۲۰۰۵ |  ALO'S Hokuriku |  ۴۵ |  (۱۴) |
| ۲۰۰۶–۲۰۰۷ |  Banditonce Kobe |  ۲۷ |  (۱۰) |
| ۲۰۰۸–۲۰۱۰ |  V-Varen Nagasaki |  ۷۳ |  (۹) |
| مجموع |   |  ۳۲۱ |  (۵۵) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
موتوکی کاواساکی (انگلیسی: Motoki Kawasaki؛ زادهٔ ۲ فوریهٔ ۱۹۷۹) بازیکن فوتبال اهل ژاپن است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گامبا اوساکا و باشگاه فوتبال ساگان توسو اشاره کرد.
موتور میرزا نارویی

| موتور میرزا نارویی | موتور میرزا نارویی |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: دلگان
بخش: جلگه چاه هاشم
دهستان: جلگه چاه هاشم
جمعیت: ۲۳ نفر (سرشماری ۹۵)
موتور میرزا نارویی روستایی در دهستان جلگه چاه هاشم بخش جلگه چاه هاشم شهرستان دلگان استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این روستا ۲۳ نفر (۵خانوار) بوده‌است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۸۵ | * | —     |
| ۱۳۹۰ | ۲۶ | —     |
| ۱۳۹۵ | ۲۳ | ۱۱٫۵٪− |
مود دو بلروش

| مود دو بلروش | مود دو بلروش |
| --- | --- |
زاده: ۲۶ اوت ۱۹۲۲ منطقه ۱۷ پاریس، فرانسه
درگذشته: ۱۹ فوریهٔ ۲۰۱۷
پیشه: رمان‌نویس
زبان(ها): فرانسوی
ملیت: فرانسوی
مود دو بلروش (فرانسوی: Maud de Belleroche‎؛ ۲۶ اوت ۱۹۲۲ – ۱۹ فوریهٔ ۲۰۱۷) رمان‌نویس اهل فرانسه بود.
از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به اغواگران اشاره نمود.
مورتون اس. ویلکینسون

| مورتون اس>  ویلکینسون | مورتون اس>  ویلکینسون |
| --- | --- |
مجلس سنای ایالات متحده آمریکا از مینه‌سوتا: مجلس سنای ایالات متحده آمریکا از مینه‌سوتا
دوره مسئولیت ۴ مارس ۱۸۵۹ – ۴ مارس ۱۸۶۵: دوره مسئولیت ۴ مارس ۱۸۵۹ – ۴ مارس ۱۸۶۵
پس از: جیمز شیلدز
پیش از: دانیل اس. نورتون
نماینده مجلس نمایندگان ایالات متحده از حوزه انتخابیه هشتم مینه‌سوتا: نماینده مجلس نمایندگان ایالات متحده از حوزه انتخابیه هشتم مینه‌سوتا
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: مورتون اسمیت ویلکینسون ۲۲ ژانویهٔ ۱۸۱۹ Skaneateles, New York،
درگذشته: ۴ فوریهٔ ۱۸۹۴ (۷۵ سال) منکیتو، مینه‌سوتا
ملیت:  ایالات متحده آمریکا
حزب سیاسی: جمهوری‌خواه
پیشه: سیاستمدار
مورتون اسمیت ویلکینسون (به انگلیسی: Morton Smith Wilkinson) سناتور سابق عضو حزب جمهوری‌خواه ایالات متحده آمریکا بود. وی در سال ۱۸۵۹ تا ۱۸۶۵ میلادی سناتور ایالت مینه‌سوتا در سنای ایالات متحده آمریکا بود.
مورتون بتس

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 [[]]:  [[]]
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Morton Peto Betts
زادروز:  ۳۰ اوت ۱۸۴۷
زادگاه:  بلومزبوری، لندن، انگلستان
تاریخ مرگ:  ۱۹ آوریل ۱۹۱۴ (۶۶ سال)
محل مرگ:  مانتون، فرانسه
پست:  Full-back / دروازه‌بان (فوتبال)
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
|  |  Harrow Chequers |   |   |
| – |  Wanderers |   |   |
| – |  Old Harrovians |   |   |
تیم ملی: تیم ملی
| ۱۸۷۷ |  تیم ملی فوتبال انگلستان |  ۱ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.
مورتون بتس (به انگلیسی: Morton Betts) بازیکن فوتبال زادهٔ ۰۱۸۴۷−۰۸−۳۰ ۳۰ اوت ۱۸۴۷ اهل انگلستان بود که سابقهٔ بازی در تیم ملی فوتبال انگلستان را در کارنامهٔ خود دارد. وی در تاریخ ۰۱۸۷۷−۰۳−۰۳ ۳ مارس ۱۸۷۷ تنها بازی ملی خود را در مقابل تیم ملی فوتبال اسکاتلند انجام داد.
مناطق قبرس شمالی

جدول زیر نواحی پنج‌گانه قبرس شمالی را نشان می‌دهد.
| نام منطقه | منطقه (km²) | کل جمعیت (۲۰۱۱) | تراکم جمعیت (جمعیت/km²) | مناطق تحت پوشش | فرماندار ناحیه | یک تصویر | موقعیت در نقشه | منبع |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| گازیمائوسا | ۹۹۷ | ۶۹٫۲۷۳ | ۶۹٬۴۵ | لیسی فاماگوستا (مرکز) لفکونیکو ریزوکارپاسو | بران برتوغ |  |  |  |
| گیرنه | ۶۹۰ | ۷۲٫۲۸۴ | ۱۰۴٬۷۳ | کایرنیا (مرکز) مایرتو چاتالکوی کاراواس لاپیتوس | گورکان کارا |  |  |  |
| گوزلیورت | ۳۸۱ | ۳۱٫۲۵۴ | ۸۱٬۹۸ | مورفو (مرکز) لفکا | منتاش گوندوز |  |  |  |
| اسکله | ۷۷۴ | ۲۳٫۳۵۶ | ۳۰٬۱۸ | گالاتیا تریکومو (مرکز) گیالوسا گونیلی | بنیامین مرحمت‌سیز |  |  |  |
| لفکوشا | ۵۰۲ | ۹۸٫۷۳۹ | ۱۹۶٬۶۲ | کایتریا نیکوزیای شمالی (مرکز) کاپوتی | کمال دنیز دانا |  |  |  |