البرمجة الديناميكية

  • أطول فقرة 1 في سلسلة 0 و1: استراتيجيات البحث والتحليل

    في هذا السياق، يتمحور التحدي أمامك حول البحث عن أطول فقرة من الأصفار المتكررة في سلسلة مكونة من صفر وواحد. لفهم كيفية القيام بذلك بشكل فعال، يجب أن ننظر إلى عمليات البحث والتحليل التي يمكن أن تُسهم في حل هذا التحدي.

    أولاً وقبل كل شيء، قد تكون فكرة تحويل السلسلة إلى uint8 هو خطوة جيدة، حيث يمكن أن يكون ذلك مفيدًا في عمليات البحث. باستخدام find، يمكنك العثور على مواقع الأصفار والواحدات بسهولة. الخطوة التالية هي فهم كيفية تحديد الفقرات المتكررة.

    يمكنك استخدام حلقة for لتحقيق هذا الهدف، حيث يمكنك تحديد الفقرات المتكررة بدقة. يمكنك استخدام متغير لتتبع البداية والنهاية المحتملتين للفقرة الحالية، وتحديثها بناءً على العثور على 1. يمكنك أيضاً تتبع طول كل فقرة وحفظ الفقرة الأطول حتى الآن.

    في محاولة لتجنب الإرشادات الروبوتية، يمكنك استكشاف أفكار مثل استخدام البرمجة الديناميكية لتحسين أداء الحل، والتفكير في كيف يمكنك تحسين الخوارزمية الخاصة بك لتكون أكثر فعالية. إلى جانب ذلك، قد يكون من المفيد أيضًا استكشاف حالات الحد البسيطة والتأكد من تضمينها في الحل الخاص بك.

    في الختام، يتيح لك هذا النهج فهم التحدي والبدء في بناء حلاً فعّالًا وفعّالًا من خلال دمج التفكير المنطقي مع استخدام الأدوات البرمجية المناسبة.

    المزيد من المعلومات

    لحل هذا التحدي، يمكنك البدء بتحليل الخطوات التي اتخذتها حتى الآن وتحسينها لتحقيق الفعالية والدقة المثلى في الحل.

    عندما تحول السلسلة إلى uint8، يصبح بإمكانك استخدام دوال البحث بشكل أكثر فاعلية. يمكنك استخدام الدالة find مع متغيرات لتتبع مواقع الأصفار والواحدات بسهولة. قد يكون من المفيد استخدام مصفوفة لتخزين مواقع الواحدات للوصول السريع إليها في خطوات لاحقة.

    فيما يتعلق بفحص الفقرات المتكررة، يمكنك استخدام حلقة for لتحديد البداية والنهاية المحتملتين لكل فقرة. قم بتحديث هذه المتغيرات عند العثور على 1 وتتبع طول كل فقرة. حافظ على تحديث الفقرة الأطول بشكل مستمر.

    قد تكون فكرة التفكير في استخدام البرمجة الديناميكية أيضاً مفيدة. حيث يمكنك تخزين معلومات إضافية أثناء تنفيذ الحل لتحسين الأداء وتجنب إعادة حساب الأشياء التي تم حسابها بالفعل.

    كما يمكنك النظر في حالات الحد البسيطة، مثل السلاسل القصيرة أو الخالية من الواحدات، والتعامل معها بشكل خاص لزيادة كفاءة الحل.

    من المهم أيضًا التأكد من توثيق وتنظيم الشيفرة البرمجية الخاصة بك بشكل جيد، مع التعليق على الأكواد لجعل الفهم سهلاً للقراء والمطورين الآخرين.

  • تجنب تجاوز الطوب الذاكري في C: استراتيجيات فعّالة

    في عالم البرمجة وتطوير البرمجيات، يطرأ الكثير من التحديات عند كتابة وصيانة الشيفرة، ومن بين هذه التحديات قد تكون مشكلة تجاوز حجم الذاكرة التلقائي، وخاصةً في حالة الدوال الرياضية العميقة والمعقدة. إذا كنت تعمل بلغة C وتقوم بتنفيذ دوال متكررة بشكل كبير، فقد تواجه تحديات في التحكم بتجاوز حجم الذاكرة.

    إذا كنت قلقًا من احتمال حدوث تجاوز الطوب الذاكري (Stack Overflow) في دالتك الرياضية العميقة، يمكنك اتخاذ بعض الخطوات لتجنب هذه المشكلة أو على الأقل التعرف عليها مبكرًا. يمكنك استخدام تقنيات متقدمة للكشف عن تجاوز الطوب الذاكري أثناء التنفيذ البرنامج.

    للبداية، يمكنك استخدام آليات الرصد الديناميكية لحجم الطوب الذاكري خلال التشغيل (runtime). على سبيل المثال، يمكنك استخدام أدوات تحليل الأداء مثل Valgrind في بيئة Linux. تلك الأدوات تقوم بمراقبة استخدام الذاكرة ويمكنها رصد تجاوز الطوب الذاكري وتوفير تقارير مفصلة.

    علاوة على ذلك، يمكنك النظر في تقسيم دوالك الرياضية الكبيرة إلى أقسام صغيرة أو استخدام تقنيات الحد الذاتي (self-throttling) للتحكم في تنفيذ الدوال. هذا يسمح لك بتجنب تجاوز الطوب الذاكري بتجزئة العملية الرياضية وتحديد اللحظات المناسبة للتوقف الطارئ.

    بشكل عام، يمكن أن تكون هذه الخطوات الاحترازية فعّالة في تجنب مشكلات تجاوز الطوب الذاكري أثناء تنفيذ برامجك الكبيرة والمعقدة. باستخدام أدوات الرصد المتاحة وتقنيات التحكم في التنفيذ، يمكنك زيادة استقرار وأداء تطبيقاتك وتفادي الحوادث الناتجة عن تجاوز حجم الطوب الذاكري.

    المزيد من المعلومات

    بالتأكيد، دعونا نوسع المزيد على كيفية التعامل مع تحديات تجاوز الطوب الذاكري في برمجتك بلغة C.

    أحد الأساليب الفعّالة لتجنب تجاوز الطوب الذاكري هو استخدام تقنيات تقسيم العمل (Workload Partitioning). يمكنك تقسيم العمل إلى وحدات صغيرة تسمح بتنفيذ جزء من الدالة الرياضية في كل مرة، وهذا يقلل من حدوث تجاوز الطوب الذاكري. على سبيل المثال، يمكنك تحويل الدالة الرياضية الكبيرة إلى دالات فرعية صغيرة تُستدعى بشكل متكرر لتنفيذ أجزاء صغيرة من العمل.

    إضافةً إلى ذلك، يُفضل أيضًا استخدام التحقق من الحدود (Bounds Checking) عند التعامل مع مصفوفات وهياكل البيانات. تحقق من صحة الفهرسات أو الفهارس قبل الوصول إليها يمكن أن يمنع الوصول غير المشروع إلى الذاكرة ويقلل من احتمالية تجاوز الطوب الذاكري.

    يمكنك أيضًا استخدام البرمجة الديناميكية للتحكم في حجم الطوب الذاكري أثناء التنفيذ. يمكنك استخدام دوال مثل alloca لحجز مساحة في الطوب الذاكري بشكل دينامي، مما يسمح لك بالتحكم في حجم الطوب الذاكري المخصص لدالتك.

    لا تنسى أيضًا تفعيل الإخطارات أو الرسائل التحذيرية في البيئة التطويرية الخاصة بك، حيث قد توفر لك معلومات قيمة حول استخدام الذاكرة وتحذيرات حدوث تجاوز.

    باستخدام هذه الإستراتيجيات، يمكنك تعزيز أمان وأداء برمجتك وتجنب الظروف التي قد تؤدي إلى تجاوز الطوب الذاكري، مما يسهم في جعل تنفيذ برنامجك أكثر استقراراً وأمانًا.

  • استكشاف تحليل البيانات باستخدام VBA في Excel

    في عالم تحليل البيانات وإدارتها، يعتبر Microsoft Excel أحد أهم الأدوات المستخدمة، ولكن لا يمكننا إغفال القوة الكامنة التي يوفرها لغة التحكم في التطبيقات الماكرو (VBA). يعتبر VBA جزءًا لا يتجزأ من تجربة Excel، حيث يسمح للمستخدمين بتنفيذ مهام معقدة وتحليلات عميقة باستخدام البرمجة.

    عند الحديث عن العمليات الشرطية في Microsoft Excel باستخدام VBA، نجد أنها تتيح للمستخدمين تنفيذ إجراءات معينة استنادًا إلى شروط معينة. هذا يعني أنه يمكنك برمجة Excel لاتخاذ قرارات ذكية استنادًا إلى البيانات المتاحة.

    للبداية، يمكنك استخدام VBA لإنشاء متغيرات تخزن قيم بيانات محددة، سواء كانت أرقامًا أو نصوصًا، ومن ثم استخدام هذه المتغيرات في تحليلاتك. يمكنك أيضًا استخدام بنية الشرط If-Then-Else لتحديد سيناريوهات مختلفة استنادًا إلى قيم متغيراتك.

    على سبيل المثال، يمكنك برمجة Excel لتنفيذ تحقق من قيمة معينة في خلية معينة، واستنادًا إلى هذه القيمة، يتم تنفيذ إجراء معين. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في حالة تحليل مجموعة كبيرة من البيانات حيث ترغب في تحديد السجلات التي تلبي شروطًا محددة.

    بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام الحلقات في VBA لتنفيذ نفس الإجراء على مجموعة من الخلايا أو الصفوف، مما يجعل عمليات التحليل أكثر فعالية.

    يعتبر VBA أيضًا قويًا عند العمل مع مختلف أنواع البيانات وقواعد البيانات الخارجية، حيث يمكنك استيراد وتصدير البيانات بسهولة وتحليلها بشكل دقيق.

    باختصار، يوفر VBA في Microsoft Excel إمكانيات هائلة لتحليل البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة. يمكنك تكوين الشروط والعمليات الشرطية بطرق متعددة لتلبية احتياجات تحليل البيانات الخاصة بك بشكل دقيق وفعال.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، دعونا نعمق أكثر في عالم العمليات الشرطية في Microsoft Excel باستخدام VBA.

    فيما يتعلق بالتحليلات البيانية الأكثر تعقيدًا، يمكنك استخدام مفهوم الدوال في VBA. يعني ذلك أنك لست مقتصرًا على العمل ببيانات ثابتة فقط، بل يمكنك أيضًا استخدام دوال رياضية معينة لتحليل البيانات بشكل دينامي. على سبيل المثال، يمكنك استخدام دالة IF في VBA لتحليل مجموعة من الخلايا وتحديد ما إذا كانت تلبي شرطًا معينًا، وفي حال تحقق الشرط، يمكنك تنفيذ إجراء محدد.

    يمكن أن تكون القوائم والمصفوفات أدواتًا قوية أخرى في VBA لتنظيم البيانات وتحليلها. يمكنك إنشاء قائمة أو جدول في البرنامج النصي الخاص بك، ومن ثم تحليل البيانات بناءً على هذه القوائم. هذا يسهل عليك التلاعب بالبيانات بشكل فعّال وتنظيمها بطريقة مناسبة.

    يمكن أيضًا استخدام VBA للتعامل مع الرسوم البيانية في Excel. يمكنك برمجة الرسوم البيانية لتحديث تلقائيًا استنادًا إلى البيانات الجديدة أو تغييرات في البيانات، مما يوفر لك رؤية دائمة لتطور البيانات.

    عند العمل مع الجداول الديناميكية أو قواعد البيانات الخارجية، يمكنك استخدام تقنيات الاتصال بقواعد البيانات باستخدام VBA. يمكنك استعلام قواعد البيانات، واسترجاع البيانات، وتحديثها، وحتى إجراء حسابات معقدة باستخدام البيانات الموجودة في قواعد البيانات.

    في الختام، يعد VBA في Microsoft Excel أداة فعّالة لتحليل البيانات وتنفيذ العمليات الشرطية بشكل متقدم. يتيح للمستخدمين الاستفادة القصوى من إمكانيات Excel من خلال البرمجة، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءًا وفعالية بناءً على البيانات المتاحة.

    الكلمات المفتاحية

    في هذا المقال، تم التركيز على مفاهيم وكلمات رئيسية مهمة في سياق استخدام VBA في Microsoft Excel لتحليل البيانات. سنقوم الآن بذكر الكلمات الرئيسية وشرح كل منها:

    1. Microsoft Excel:

      • تعتبر Microsoft Excel واحدة من أهم برامج جداول البيانات والتحليل في العالم. توفر واجهة سهلة الاستخدام مع إمكانيات برمجة قوية.
    2. VBA (Visual Basic for Applications):

      • هي لغة برمجة مدمجة في Microsoft Office تمكن المستخدمين من البرمجة والتحكم في تطبيقات Office، بما في ذلك Excel. تتيح VBA الأتمتة وتنفيذ العمليات بشكل ذكي.
    3. العمليات الشرطية (Conditional Operations):

      • تشير إلى استخدام الشروط لتحديد تنفيذ إجراءات معينة. في سياق VBA وExcel، يمكن استخدام الشروط لاتخاذ قرارات برمجية استنادًا إلى قيم معينة.
    4. الدوال (Functions):

      • تشير إلى أكواد برمجية تنفذ مهمة محددة. في VBA، يمكن استخدام الدوال لتنفيذ عمليات رياضية أو تحليلية على البيانات.
    5. القوائم والمصفوفات (Lists and Arrays):

      • تعني تنظيم البيانات في هياكل متعددة الأبعاد. في VBA، يمكن استخدام القوائم والمصفوفات لتخزين وتنظيم البيانات بشكل فعّال.
    6. الحلقات (Loops):

      • تشير إلى هياكل تكرار تسمح بتنفيذ نفس الكود عدة مرات. يمكن استخدام الحلقات في VBA لتكرار العمليات على مجموعة من البيانات.
    7. الرسوم البيانية (Charts):

      • تعبر عن الرسوم التوضيحية المستخدمة لتمثيل البيانات بصورة بصرية. في VBA، يمكن برمجة Excel لتحديث الرسوم البيانية تلقائيًا بناءً على التغييرات في البيانات.
    8. قواعد البيانات (Databases):

      • تشير إلى مجموعات من البيانات المنظمة بطريقة هيكلية. في VBA، يمكن استخدام قواعد البيانات للاستعلام وتحديث البيانات من مصادر خارجية.
    9. البرمجة الديناميكية (Dynamic Programming):

      • تعني إنشاء برامج قابلة للتكيف والتعامل بفعالية مع تغييرات في البيانات. يمكن تحقيق البرمجة الديناميكية باستخدام VBA في Excel.
    10. التحليل الذكي (Smart Analysis):

      • يشير إلى استخدام VBA لتحليل البيانات بطرق ذكية، مما يسهم في اتخاذ قرارات مستنيرة استنادًا إلى السياق البرمجي والشروط المحددة.

    هذه المصطلحات تشكل جزءًا من لغة البرمجة وتحليل البيانات باستخدام VBA في Microsoft Excel، وتعزز من إمكانيات المستخدم في التعامل مع البيانات بشكل متقدم وفعّال.

  • خوارزميات محرك البحث جوجل

    لا بد أن يخطر ببالنا جميعاً العديد من الأسئلة عن ما هية الخوارزمية التي تحكم محرك البحث الأشهر على الإطلاق (Google)، وهل هناك تَجمع لأكثر من خوارزمية معاً؟ أم أن خوارزميات Google تُختزل في واحدة عظيمة تدير عملية البحث برمتها؟ وهل يعمل أحد أمهر الفِرق البرمجية المؤهلة برمجياً على تطوير المزيد من الخوارزميات؟

    في البداية دعونا نتفق على مفهوم الخوارزمية، وهي مجموعة محددة ومحدودة من الخطوات والقواعد المستخدمة لحل مشكلة ما. ومفهوم الخوارزميات لا يتعلق بالضرورة بمحركات البحث وعمليات البحث، بل يُمكن أن يشمل وصف خوارزمية أي خطة برمجية محكمة من التعليمات التي تحل مشكلة ما. ويمكن وصف بعض الخوارزميات على أنها عمليات رياضية (معادلات) لكن بشكل موَّجه لتحقيق هذف معين.

    ⁦▫️⁩ماهي خوارزميات (Google)؟

    خوارزميات google عبارة عن مجموعة من الخوارزميات التي تشكل نظاماً معقداً للغاية، يُستخدم هذا النظام لاستيراد البيانات من جدول الفهرسة الخاص بGoogle بحسب الإستعلام الوارد إليه، ثم تقديم أفضل نتائج ممكنة للمستخدم.
    يَستخدم Google مجموعة متكاملة من الخوارزميات والإشارات والأدوات لتصنيف صفحات الويب وتقديم أفضل النتائح وأكثرها صلةً بالاستعلام الوارد إليه.
    في بدايات Google لم تقم الشركة بتطوير هذه الخوارزميات بشكل كبير، إلاّ أنها اليوم تُقدم آلاف التغييرات كل عام لتتربّع على عرش محركات البحث في العالم.
    ⁦▫️⁩كيف تعمل خوارزميات Google للبحث؟
    وفقاً لما نشرته شركة Google حول خوارزميات البحث الخاصة بها، فهي تتبع معايير عالية وإرشادات صارمة لتقدم أكثر النتائح الملائمة، حيث تدمج Google بين سلسلة من الخوارزميات لإظهار نتائج البحث، وتعتمد على عدة عوامل منها: “كلمة البحث التي أدخلها المستخدم” – “الموقع الموجود فيه من الكرة الأرضية” – “نوع البحث الذي استخدمه” – “إعدادات الحساب”…
    هناك عوامل أخرى أيضاً تتعلق بملائمة صفحة الويب للبحث المطلوب، وتاريخ نشرها ومدى قابليتها للاستخدام وهيكلية الصفحة وكل ذلك في أجزاءٍ من الثانية، ولا تكون جميع العوامل متساوية مع بعضها, فلكل عامل وزن مختلف ضمن الخوارزمية وفقاً لطبيعة الاستعلام.
    لضمان تحقيق خوارزميات Google أداءاً عالياً ونتائح صحيحة، وتطبيقها لمعايير الجودة, يتم اختبار هذه الخوارزميات ضمن آلاف الاختبارات الحية، وإخضاعها لآلاف مقاييس الجودة الخاصة بالبحث وتدريبها في كافة أنحاء العالم.
    ⁦▫️⁩كيف تحدد Google الصفحات الأفضل؟
    تقوم Google بفهرسة جميع صفحات الويب، وعند فهرسة الصفحة فهي تفحص كل مكونات الصفحة بهذف البحث عن مكونات محددة، وكل مكون مرغوب يتواجد في الصفحة يُقابله رقم يدل على أهميته ضمن الخوارزمية، وفي النهاية تجمع خوارزميات google الأرقام الدالة على العناصر المرغوبة في الصفحة، وتعطي النتيجة تقييماً عاماً لهذه الصفحة.
    فكلما زاد الرقم زادت أهمية الصفحة بين نتائح البحث، وكلما أولت الخوارزمية اهتماماً أكبر لها.
    بشكل عام فإن خوارزميات الفهرسة والتصنيف هذه مرنة للغاية، حيث يمكن بلحظات انتقال إحدى الصفحات إلى المرتبة الثانية وبلحظات أيضاً تُرجعها إلى المرتبة العاشرة بحسب الأخبار والمحتوى الذي تنشره، وبحسب سباق المواقع الأخرى التي قد تحسن المحتوى بشكل كبير لتتفوق على غيرها.

    ◽ أهم خوارومية Google :

    تحتوي خوارزمية google الأساسية على سلسلة من الخوارزميات التي تولي اهتماماً لعوامل مختلف كما ذكرنا.

    ⭕ من أشهر هذه الخوارزميات:

    #أولاً: خوارزميات البحث (Searching Algorithms)

    تُستخدم لإيجاد البيانات المطلوبة في هياكل البيانات (مكان تخزين البيانات)، مع إمكانية عدم وجود هذا العنصر من البيانات.
    – أشهر خوارزميات البحث:
    🔸 Leaner Search.
    🔸 Binary Search.
    🔸 Depth First Search (DFS).
    🔸 Breadth First Search (BFS).
    🔸 Jump Search.

    #ثانياً: خوارزميات الترتيب (Sorting Algorithms)

    تُستخدم لإعادة ترتيب عناصر مصفوفة أو قائمة من العناصر وفقاً لنوع الترتيب (تصاعدي أو تناقصي)
    – أشهر خوارزميات الترتيب:
    🔸 Quick Sort.
    🔸 Insertion Sort.
    🔸 Selection Sort.
    🔸 Bubble Sort.
    🔸 Tim Sort.
    🔸 Heap Sort.
    🔸 Radix Sort.
    🔸 Counting Sort.
    🔸 Merge Sort.

    #ثالثاً: الخوارزميات العودية (Recursive Algorithms)

    خوارزمية تستدعي نفسها بقيم إدخال أصغر وأبسط، والنتيجة للمدخلات الحالية نحصل عليها من خلال تطبيق عمليات بسيطة على القيمة الراجعة للمدخلات الأصغر أو الأبسط.
    – أشهر الخوارزميات العودية:
    🔸 Factorial.
    🔸 Exponential.
    🔸 Tower of Hanoi.
    🔸 Tree Traversale.
    🔸 DFS of Graphics.

    #رابعاً: البرمجة الديناميكية (Dynamic Programming)

    تكتيك خوارزمي (رياضي) وبرمجي يُستخدم لتحسين الطرق العودية (Recursion)، يُعد هذا التحسين مقلل للتعقيد الزمني ويقوم بتقسيم المشكلة إلى مشاكل فرعية أبسط ويُخزن نتائج المشطلة الفرعية لإعادة حسابها في مشكلة أخرى لاحقاً.
    – أشهر خوارزميات البرمجة الديناميكية:
    🔸 Fibonaci Number Series.
    🔸 Knapsack Problem.
    🔸 Tower of Hanoi.
    🔸 Shortest Path by Dijkstra.
    🔸 Matrix Chain Multiplication.

    #خامساً: الخوارزميات الأنانية (Greedy Algorithms)

    نموذج خوارزمي يبني الحل خطوةً بخطوة، دائماً ما يتم اختيار الخطوة التالية التي توفر منفعة فورية وواضحة.
    – أشهر الخوارزميات الأنانية:
    🔸 Huffman Coding.
    🔸 Fractional Knapspack Problem.
    🔸 Activity Selection.
    🔸 Job Sequencing Problem.

    #سادساً: خوارزمية باندا (Panda Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 24 فبراير 2011 وهي تهتم بالمحتوى المكرر أو المسروق والبريد المزعج الذي يولده المستخدمين، وتحدد خوارةمية Panda نقاطاً أساسية تُسمى نقاط الجودة لصفحات الويب التي تعتمد عليها في التصنيف.

    #سابعاً: خوارزمية البطريق (Pengium Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 24 أبريل 2012، وهي مختصة بالروابط الغير مرغوب فيها أو الروابط الغير مرتبطة بالمحتوى، وهي من خوارزميات google التي تعمل في الوقت الحقيق “اي أثناء إجراء عمليات البحث”.

    #ثامناً: خوارزمية الطائر الطنان (Humming-bird Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 22 أغسطس 2013، وتهتم بالحشو الذي يطرأ على الكلمات المفتاحية إلى جانب انخفاض جودة المحتوى، وتهتم أيضاً بفهم الكلمات التي يكتبها المستخدم في مربع البحث بشكل أفضل لتقديم نتائج أفضل للباحث.

    #تاسعاً: خوارزمية الحمامة (Pigeon Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 24 يوليو 2014 بأمريكا، وتهتم بالصفحات الضعيفة ضمن محركات البحث وارتباط عمليات البحث بموقع المستخدم.

    #عاشراً: خوارزمية موبايل (Mobile Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 21 أبريل 2015، وتهتم بوجود أو عدم وجود نسخة من الموقع متوافقة مع الهاتف المحمول، وهي تُصنف الصفحات المناسبة للهاتف في أعلى قائمة البحث.
    تحتوي القائمة على عدد كبير من الخوارزميات والتي تستهذف كل ما يخُص المواقع المفهرسة وكلمات البحث ومعلومات المستخدم لتحقق خليطاً مُميزاً من نتائج البحث مناسبة للجميع.

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق

أنت تستخدم إضافة Adblock

يرجى تعطيل مانع الإعلانات حيث أن موقعنا غير مزعج ولا بأس من عرض الأعلانات لك فهي تعتبر كمصدر دخل لنا و دعم مقدم منك لنا لنستمر في تقديم المحتوى المناسب و المفيد لك فلا تبخل بدعمنا عزيزي الزائر