چرا باید از الگوریتم‌های روبیک رکوردگیری کنیم؟

چرا باید از الگوریتم‌ها (فرمول‌ها) رکوردگیری کنیم؟

بر اساس دیدگاه جیدن مک‌نیل و تجربه رکوردداران برتر اسپیدکیوبینگ جهان

در دنیای حل سرعتی مکعب روبیک (Speedcubing)، یکی از رایج‌ترین اشتباهات، انتخاب الگوریتم‌ها صرفاً بر اساس «حس» است. بسیاری از کیوبرها، حتی در سطح بسیار بالا، الگوریتم‌هایی را استفاده می‌کنند که از نظر ذهنی راحت‌تر یا خوشایندتر هستند، نه الزاماً سریع‌تر.
جیدن مک‌نیل در مقاله و تجربیات خود به‌روشنی نشان می‌دهد که بدون رکوردگیری و تحلیل عددی، حس ما اغلب گمراه‌کننده است.

این گزارش به‌صورت جامع بررسی می‌کند:
– چرا رکوردگیری از الگوریتم‌ها ضروری است
– چه خطاهای رایجی در انتخاب الگوریتم وجود دارد
– ابزارهای مناسب برای رکوردگیری
– روش‌های تمرینی رکوردداران بزرگ جهان
– نتیجه‌گیری عملی برای کیوبرهای مبتدی تا پیشرفته

—

۱.‌ مشکل اصلی: اعتماد بیش از حد به «حس»
طبق توضیحات جیدن مک‌نیل، اغلب کیوبرها تصمیمات زیر را فقط بر اساس حس می‌گیرند:

– استفاده از OLLCP چون EPLL «روان‌تر» از PLLهای مورب (Diagonal PLL) به نظر می‌رسد
– اجتناب از Dot-OLL چون «احساس می‌شود» کند هستند
– اجتناب از الگوریتم‌های دست چپ
– کنار گذاشتن الگوریتم‌های با تعداد حرکت زیاد
– یا برعکس، کنار گذاشتن الگوریتم‌های کم‌حرکت چون فینگرترک‌ها «عجیب» هستند

> نکته مهم:
> جیدن مک‌نیل اشاره می‌کند که حتی بسیاری از افراد حاضر در Top 100 میانگین 3×3 جهان نیز هنوز از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که در عمل آن‌ها را کندتر می‌کند، فقط چون حس بهتری دارند.

—
۲. کشف حقیقت با رکوردگیری
جیدن مک‌نیل پس از شروع رکوردگیری دقیق از:
– F2L
– OLL
– PLL

به نتایج شگفت‌انگیزی رسید:

– الگوریتم‌هایی که فکر می‌کرد سریع هستند، در عمل زمان بیشتری می‌گرفتند
– الگوریتم‌هایی که «بد» یا «ناخوشایند» به نظر می‌رسیدند، در صورت تمرین، عملکرد بهتری داشتند

این تجربه نشان می‌دهد:
> سرعت واقعی فقط با عدد مشخص می‌شود، نه با حس ذهنی.

—

۳. رکوردگیری چه مشکلاتی را آشکار می‌کند؟
رکوردگیری می‌تواند ضعف‌های پنهان شما را مشخص کند:

الف ) ضعف در برخی PLLها
ممکن است:
– U-perm و H-perm عالی باشند
– اما G-permها بسیار کند اجرا شوند
در این حالت، مشکل از «کل PLL» نیست، بلکه از چند الگوریتم خاص است که باید جایگزین شوند.

ب ) مشکل در فینگرترک (Fingertrick)
گاهی الگوریتم خوب است، اما:
– استفاده از چرخش‌های ساده (Regrip زیاد)
– اجتناب از فینگرترک‌های پیشرفته و پرریسک

باعث کندی می‌شود. رکوردگیری این تفاوت را به‌وضوح نشان می‌دهد.

ج ) قضاوت اشتباه درباره Dot-OLL
بسیاری از کیوبرها Dot-OLL را حذف می‌کنند و به سراغ راه‌حل‌های جایگزین می‌روند.
اما داده‌ها نشان می‌دهد:
– تفاوت زمان بین یک Dot-OLL خوب و یک COLL یا راه‌حل پیچیده کند بسیار کمتر از چیزی است که تصور می‌شود.

—

۴. حس در مقابل داده: تعادل درست
جیدن مک‌نیل تأکید می‌کند:
> حل کردن بر اساس حس، بخشی طبیعی از فرآیند یادگیری است؛ اما برای شکستن سقف سرعت، تحلیل عددی ضروری است.

توصیه کلیدی:
– حس = راهنما
– داده = تصمیم‌گیرنده نهایی

—

۵. چگونه درست رکوردگیری کنیم؟

الف ) معیار مناسب
از این موارد استفاده نکنید:
– Best Time (بهترین تایم )

به‌جای آن استفاده کنید از:
– mo3 (میانگین ۳ بار اجرا)
– avg5 (میانگین ۵ بار اجرا)
– یا اجرای پشت‌سرهم یک الگوریتم و سپس زمان‌گیری کلی

ب) ابزارهای پیشنهادی
بر اساس تجربه اسپیدکیوبرها:
– csTimer (حالت Session برای الگوریتم خاص)
– Stopwatch دستی برای تمرین آفلاین
– Excel / Google Sheets برای تحلیل پیشرفت
– دوربین موبایل برای بررسی فینگرترک

—

۶. دیدگاه رکوردداران بزرگ جهان

الف ) فیلیکس زمدگز (Feliks Zemdegs)
– تمرکز شدید بر ساده‌سازی و تکرار
– تست چندین الگوریتم برای یک کیس و انتخاب سریع‌ترین در عمل
– تمرین جداگانه PLL و OLL با تایمر
(بر اساس مصاحبه‌ها و ویدیوهای تمرینی منتشرشده از او)

ب ) مکس پارک (Max Park)
– تمرکز بالا بر Consistency
– تمرین الگوریتم‌ها در ست‌های تکراری با تایم‌گیری
– اهمیت به کاهش variance نه فقط بهترین زمان

ج ) تایمون کولاشینسکی (Tymon Kolasiński)
– استفاده گسترده از Data-driven practice
– تحلیل دقیق نقاط ضعف در PLLهای خاص
– ترکیب فینگرترک‌های پرریسک با تمرین کنترل‌شده

> وجه مشترک همه این رکوردداران:
> هیچ‌کدام فقط به حس اکتفا نمی‌کنند.

۷. جمع‌بندی نهایی

چرا باید از الگوریتم‌ها رکوردگیری کنیم؟
– حس ذهنی اغلب گمراه‌کننده است
– الگوریتم «بد» می‌تواند در عمل سریع‌تر باشد
– رکوردگیری نقاط ضعف واقعی را مشخص می‌کند
– تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، سرعت را پایدار افزایش می‌دهد

پیام نهایی جیدن مک‌نیل:
> الگوریتم‌هایتان را صرفاً بر اساس «حس» انتخاب نکنید.
> اگر واقعاً می‌خواهید بهتر شوید، داده جمع‌آوری کنید، تحلیل کنید و هوشمندانه تصمیم بگیرید.

—

نکات کلیدی (Key Takeaways)
–  حس کافی نیست، عدد تعیین‌کننده است
–  avg5 و mo3 بهترین معیارها هستند
–  Dot-OLL و الگوریتم‌های ناخوشایند را با داده قضاوت کنید
–  تمرین رکوردگیری = تمرین حرفه‌ای
–  مسیر رکوردداران جهان از داده می‌گذرد، نه حدس