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这种算法的主要概念是根据其所影响的端点数目对标准/低Vth单元进行分类。
比如，经过单元D、E 和 F终止于单个端点 (“端点1”和“端点4”) 的路径，由于它们只影响一个端点，故标注为#1 (或“group_1”)。
同样地，单元B和C属于#2 (或“group_2”)，因为它们影响两个端点 (“端点2”和“端点3”)，“group_2”……“group_n”以此类推。
对单元进行分类和标注之后，我们就可以从“group_1”开始，在一条正Slack路径上执行单元的递增式交换，然后是“group_2”…… “group_n”。在 PrimeTime中，利用“what-if analysis”来完成这一任务。
在任何两个邻近组“group_n”和“group_n+1”之间，算法都进行时序更新，以便在对“group_n+1”的任何单元进行交换之前，考虑到“group_n”上执行的交换。这是为了避免因虚假交换导致稍后必需修正 (重新交换)。
在进入“group_n+1”之前，对“group_n”中的所有可能单元都进行交换测试。这么做的目的是确保整个设计的最大交换次数。
举一个简单的例子来说明这种方法的原理：
路径1：A --> D --> “端点 1”，正Slack +50 ps
路径2: A -->B --> C -->“端点 2”，正Slack +70 ps
此外，假设在下列单元上交换到高Vth将导致：
● 单元D和B的单元延时将增加30 ps
● 单元C的单元延时将增加35 ps
● 单元A的单元延时将增加45 ps
现在，对这两条路径的泄漏优化，我们有两个选择：
● 选择1：把单元A交换到高Vth;这将在路径1上产生 +5 ps 的Slack，在路径2上产生 +25ps Slack。不过，这并非最佳方法，因为它不利于交换更多的单元 (B、D和C)，节省的总体泄漏功耗较少。
● 选择2：把单元D交换到高Vth，这将在路径1上产生 +20 ps 的Slack;交换B和C将在路径2上产生 +5ps Slack。这种方法是迄今最好的方法，节省的泄漏功耗较大 (假设单元B、C和D的总体泄漏功耗大于单元A的泄漏功耗。)
此外，在交换某个单元时，我们必须把影响相同端点的所有其他组单元排除在外。如上例，若我们现在在“group_2”中，并交换单元C，则我们就必需在下一次搜索中把“端点2”和“端点3”除去，直到时序更新完成。只有这样，才能获得路径的正确时序，然后我们可以继续检查单元B的交换。否则，就可能导致虚假交换，而过多虚假交换也许会造成路径出现负Slack。
3.重新交换违反者 (violators)
由于PrimeTime“what-if”分析的结果可能不同于执行ECO及运行整个Signoff的结果，在完整提取之后常常少有违反出现，同时没有在Signoff 运行之前检测。这是因为单元交换会造成单元电容的变化。在执行“what if”时，PrimeTime必需对这种变化进行“在线”重新计算，同时在整个Signoff下重新提取，以提高精度。显然，PrimeTime的重新计算要快得多，并因此让整个方案具有可行性。
把产生违反的单元SwapPINg-back (换回) 到其原始形式的次数应该尽量小。
因此，Swapping-back的情况与2.2节描述的过程相反。
一般而言，每一个被交换过的单元都被标注为“已交换的”，故在执行重新交换时，我们需要从违反端点沿路径往回搜索，找到之前“已交换的”单元，就把它交换回原始形式。
为了有效完成这一工作，并尽量减少换回次数，我们首先换回那些影响端点数目最多的单元。
且看下面的简单例子：
假设A、B、C和D是准备交换的单元，但在执行ECO、提取 (即Signoff) 之后，在“端点1”、“端点2”和“端点3”上存在建立时序违反，出现较小的负Slack：
路径1: A --> D --> “端点1”，负 Slack -3 ps
路径2: A -->B --> C --> “端点2”，负 Slack -5 ps
路径2: A -->B --> C --> “端点3”，负 Slack -5 ps
