انقلاب کیفیت تابلوهای روشنایی فضای باز، با دوام و ارزش تزئینی ارتقا یافته است.

در پس زمینه ارتقای شهری جهانی و رونق اقتصاد شب، صنعت جعبه های روشنایی در فضای باز در حال تجربه یک انقلاب کیفیت عمیق است.دیگر محدود به عملکرد اساسی انتشار اطلاعات نیست، جعبه های روشنایی بیرونی مدرن شاهد افزایش همزمان در دوام و ارزش تزئینی هستند، که توسط فن آوری های پیشرفته مواد، مفاهیم طراحی نوآورانه،و تقاضای بازار به طور فزاینده ای سخت گیراین تحول نه تنها مشکلات طولانی مدت صنعت را حل می کند بلکه جعبه های نوری بیرونی را قادر می سازد تا با مناظر شهری و سناریوهای تجاری بهتر ادغام شوند.نشان دادن مرحله جدیدی از توسعه با کیفیت بالا برای این بخش.

افزایش دوام به عنوان سنگ بنای انقلاب کیفیت در حال انجام است، به طور مستقیم به چالش های تاریخی صنعت از عمر کوتاه و هزینه های نگهداری بالا می پردازد.جعبه های نور بیرونی سنتی، که اغلب از پلاستیک های معمولی و فلزات نازک ساخته شده اند، بسیار مستعد آسیب به شرایط سخت در فضای باز بودندو دمای شدید که منجر به تغییر شکل می شودبه طور معمول، طول عمر آنها تنها 3 تا 5 سال بود، که بار نگهداری قابل توجهی را بر کاربران تحمیل می کرد.استفاده از مواد با عملکرد بالا و فرآیندهای تولید پیشرفته این وضعیت را اساساً تغییر داده است.

تولیدکنندگان در حال حاضر اولویت استفاده از مواد برتر و مقاوم در برابر آب و هوا را برای افزایش طول عمر محصول دارند. به عنوان مثال، آکریلیک ضد UV تغییر یافته، صفحات آکریلیک معمولی را جایگزین کرده است،حفظ بیش از 90٪ از رنگ اصلی خود را پس از 5 سال قرار گرفتن در معرض محیط بیرون، بسیار بیشتر از 60٪ میزان حفظ مواد سنتیآلیاژهای آلومینیوم کم کربن مقاوم در برابر خوردگی، انتخاب مورد علاقه برای قاب های جعبه های سبک شده اند، که در مقایسه با فولاد سنتی، مقاومت ۵۰٪ بیشتر در برابر خوردگی و ۳۰٪ وزن کمتری دارند.در حالی که طول عمر ساختاری را به 8 تا 10 سال افزایش می دهدعلاوه بر این، استفاده گسترده از فناوری های ضد آب و ضد گرد و غبار سطح IP67، همراه با فرآیندهای جوشکاری بدون درز،تضمین می کند که جعبه های نوری در فضای باز می توانند در محیط های شدید مانند طوفان های شن و ماسه قوی کار کنند، باران های شدید و موج های گرماداده های حاصل از نظرسنجی های صنعت نشان می دهد که این ارتقاءات باعث کاهش فرکانس نگهداری 60٪ و کاهش هزینه های نگهداری سالانه به طور متوسط 45٪ شده است، به طور قابل توجهی افزایش مقرون به صرفه جعبه های نوری بیرونی برای مشتریان.

موازی با بهبود دوام، افزایش ارزش تزئینی به عنوان محرک اصلی انقلاب کیفیت ظاهر شده است.پاسخگویی به تقاضای رو به رشد برای ادغام زیبایی شناسی در ساخت و ساز شهری و نام تجاری تجاریعصر جعبه های روشنایی مستطیل یکنواخت و استاندارد به تدریج در حال محو شدن است. جعبه های روشنایی مدرن در فضای باز طراحی های متنوع، اشکال قابل تنظیم و اثرات بصری پویا را در بر می گیرند.تبدیل شدن از حامل های ساده تبلیغاتی به عناصر جدایی ناپذیر زیبایی شناسی شهری و تجاری.

نوآوری های تکنولوژیکی و ارتقاء طراحی باعث افزایش ارزش تزئینی شده اند جعبه های نوری فلمی بسیار نازک با ضخامت تنها 2 تا 3 سانتی متربا یک ظاهر زیبا و کمال گرایانه که با سبک های معماری مختلف ترکیب می شود، افتخار می کنداز مجتمع های تجاری مدرن تا خیابان های تاریخی پیاده روی استفاده از تکنولوژی روشنایی LED رنگ کامل RGB امکان کنترل دقیق روشنایی نور، دمای رنگ،و تحولات پویا، پشتیبانی از نورپردازی گراژنت، حرکت پذیری حرکت پذیری و حتی نمایشگرهای صوتی و تصویری همگام. جعبه های نور به شکل سفارشی، متناسب با سناریوهای خاص و هویت نام تجاری،همچنین محبوبیت بیشتری دارند، جعبه های نوری طراحی شده برای تقلید از محور ساختمان های تاریخی در مناطق فرهنگی، یا جعبه های نوری به شکل لوگو برند در میدان های تجاری. مسئله از ما می خواهد تعداد جفت های شاخص `(i، j) ` را پیدا کنیم که `i < j` و `nums[i] == 2 * nums[j] ` باشند. بیایید یک مثال را در نظر بگیریم: `nums = [2, 4, 8]` جفت ها `(i, j) ` با `i < j`: - `(0, 1) `: `nums[0] = 2 `, `nums[1] = 4 `. `2 == 2 * 4 ` غلط است. - `(0, 2) `: `nums[0] = 2 `, `nums[2] = 8 `. `2 == 2 * 8 ` غلط است. - `(1, 2) `: `nums[1] = 4`, `nums[2] = 8`. `4 == 2 * 8` غلط است. مثال 2: `nums = [1, 2, 1, 2]` - `(0, 1) `: `nums[0] = 1 `, `nums[1] = 2 `. `1 == 2 * 2 ` غلط است. - `(0, 2) `: `nums[0] = 1 `, `nums[2] = 1 `. `1 == 2 * 1 ` غلط است. - `(0, 3) `: `nums[0] = 1 `, `nums[3] = 2 `. `1 == 2 * 2 ` غلط است. - `(1, 2) `: `nums [1] = 2 `, `nums [2] = 1 `. `2 == 2 * 1 ` درست است. شمارش = 1. - `(1, 3) `: `nums[1] = 2`, `nums[3] = 2`. `2 == 2 * 2` غلط است. - `(2, 3) `: `nums [2] = 1 `, `nums [3] = 2 `. `1 == 2 * 2 ` غلط است. تعداد کل = 1 یک رویکرد ساده ای این است که از طریق تمام جفت های ممکن `(i، j) ` با `i < j` تکرار شود و وضعیت را بررسی کنید. ```پايتون شمارش defPairsNaive ((nums): شمارش = 0 n = len ((nums) برای i در محدوده ((n): برای j در محدوده ((i + 1, n): اگر nums[i] == 2 * nums[j]: شمارش += 1 شمارش بازگشت ` ` این رویکرد دارای پیچیدگی زمانی O ((n ^ 2) است که ممکن است برای `n ` تا 10 ^ 5 بسیار کند باشد. (10 ^ 5) ^ 2 = 10 ^ 10. بیایید شرایط `nums[i] == 2 * nums[j]` را تحلیل کنیم. این معادل `nums[j] = nums[i] / 2` است. برای هر `nums[i]`، ما به دنبال `nums[j]` هستیم که `nums[j]` دقیقا نیمی از `nums[i]` باشد و `j > i`. این مشکل شباهت هایی با "شمار جفت با مجموع K" یا "شمار جفت با تفاوت K" دارد. اغلب، این مشکلات را می توان با استفاده از نقشه های هش (کتابخانه ها) یا با مرتب کردن آرایه و استفاده از دو اشاره کننده به طور کارآمد حل کرد. بیایید به استفاده از یک نقشه هش فکر کنیم. ما می توانیم از سمت چپ به سمت راست از آرایه عبور کنیم. برای هر `nums[i]`، می خواهیم بدانیم چند `nums[j]` (که در آن `j `count = 1`. - اضافه کردن `nums[2]` به `freq_map`: `freq_map = {1: 2, 2: 1}` `j = 3`, `nums[3] = 2`: - هدف `2 * nums[3] = 4`. `freq_map` شامل `4` نیست. - اضافه کردن `nums[3]` به `freq_map`: `freq_map = {1: 2, 2: 2}` شمارش نهایی = 1 `. این با مثال مطابقت دارد. این رویکرد دارای پیچیدگی زمانی متوسط O ((n) (به دلیل عملیات نقشه هش) و پیچیدگی فضایی O ((n) است. این باید به اندازه کافی کارآمد باشد. چطوره اعداد منفی یا صفر؟ در این مسئله می توان گفت که `1 <= nums[i] <= 10^9`. پس همه اعداد عدد صحیح مثبت هستند. این کار همه چیز را ساده تر می کند. چون ما نیازی به نگرانی در مورد صفر یا منفی بودن `nums[j]` نداریم. بیایید با یک مثال دیگر آزمایش کنیم: `nums = [4, 2, 8, 1]` `freq_map = {} ` `count = 0` `j = 0 `, `nums[0] = 4 `: - هدف `2 * nums[0] = 8`. `freq_map` شامل `8` نیست. - اضافه کردن `nums[0]` به `freq_map`: `freq_map = {4: 1}` `j = 1 `, `nums [1] = 2 `: - هدف `2 * nums[1] = 4`. `freq_map` حاوی `4` با فرکانس `1` است. - `count += freq_map[4] ` => `count = 1 `. (جفت `(0, 1) `: `nums[0]=4 `, `nums[1]=2 `. `4 == 2*2 ` درست است.) - اضافه کردن `nums[1] ` به `freq_map `: `freq_map = {4: 1, 2: 1} ` `j = 2 `, `nums [2] = 8 `: هدف `2 * nums[2] = 16`. `freq_map` شامل `16` نمی شود. - اضافه کردن `nums[2]` به `freq_map`: `freq_map = {4: 1, 2: 1, 8: 1} ` `j = 3 `, `nums[3] = 1 `: - هدف `2 * nums[3] = 2`. `freq_map` حاوی `2` با فرکانس `1` است. - `count += freq_map[2]` => `count = 1 + 1 = 2`. (جفت `(1, 3)`: `nums[1]=2`, `nums[3]=1`. `2 == 2*1` درست است.) - اضافه کردن `nums[3] ` به `freq_map`: `freq_map = {4: 1, 2: 1, 8: 1, 1: 1} ` شمارش نهایی = 2. بذاريد دست به دست اينو بررسي کنيم: `nums = [4, 2, 8, 1]` - `(0, 1) `: `nums[0]=4`, `nums[1]=2`. `4 == 2*2` بله - `(0, 2) `: `nums[0]=4 `, `nums[2]=8 `. `4 == 2*8 ` نه - `(0, 3) `: `nums[0]=4 `, `nums[3]=1 `. `4 == 2*1 ` نه - `(1, 2) `: `nums[1]=2`, `nums[2]=8`. `2 == 2*8` نه. - `(1, 3) `: `nums [1]=2`, `nums[3]=1`. `2 == 2*1` بله - `(2, 3) `: `nums[2]=8 `, `nums[3]=1 `. `8 == 2*1 ` نه تعداد کل دوتا مشتاقه روش نقشه های هش درست و کارآمد به نظر می رسد. بیایید محدودیت ها را در نظر بگیریم: `1 <= nums[i] <= 10^9`. کلید ها در نقشه هش می توانند تا `10^9` باشند. مقادیر (فریکونسی ها) می توانند تا `n` (10^5) باشند. این برای پیاده سازی های استاندارد نقشه هش خوب است. بیان مسئله ساده و مستقیم است. به نظر نمی رسد که هیچ مورد پیچیده ای توسط محدودیت ها معرفی شود. ```پايتون از مجموعه ها وارد defaultdict کلاس راه حل: def countPairs ((self, nums: list[int]) -> int: شمارش = 0 # freq_map فرکانس اعداد را که تا به حال مشاهده شده اند ذخیره می کند (به عنوان مثال، nums[0]...nums[j-1]) freq_map = defaultdict(int) # تکرار از طریق آرایه با شاخص j برای j در محدوده ((len ((nums)): # برای اعداد فعلی [j] ، ما به دنبال اعداد قبلی [i] هستیم (که در آن i < j) # به گونه ای که nums[i] == 2 * nums[j]. # بنابراین، ما بررسی می کنیم که آیا 2 * nums[j] در Freq_map ما وجود دارد. target_val = 2 * nums[j] اگر target_val در freq_map: شمارش += freq_map[target_val] # بعد از پردازش nums[j] برای جفت هایی که عنصر دوم هستند، # اضافه کردن nums[j] به نقشه فرکانس تا بتواند به عنوان عنصر اول استفاده شود # برای شماره های بعدی که k > j freq_map[nums[j]] += 1 شمارش بازگشت ` ` بذار دوباره منطق رو چک کنیم وقتی که ما در `nums[j]` هستیم، می خواهیم `i < j` را پیدا کنیم که `nums[i] = 2 * nums[j]` باشد. `freq_map` شمارش `nums[k]` برای `k < j` را ذخیره می کند. بنابراین، هنگامی که ما `freq_map[2 * nums[j]]` را بررسی می کنیم، ما در واقع شمارش می کنیم که چند `nums[i]` (با `i < j`) شرایط را برآورده می کنند. سپس، ما `nums[j]` را به `freq_map` اضافه می کنیم تا بتواند برای `nums[k]` آینده نیز شمارش شود (با `k > j`). این منطق درست است. حداکثر مقدار `2 * nums[j]` را در نظر بگیرید. اگر `nums[j]` `10^9` باشد، پس `2 * nums[j]` `2 * 10^9` است. این در انواع صحیح استاندارد قرار می گیرد. راه حل به نظر محکم مياد بررسی نهایی در بیانیه مشکل: "با توجه به nums صف عدد صحیح با شاخص 0 ، تعداد جفت ها (i ، j) را برگردانید تا i < j و nums[i] == 2 * nums[j]". تفسیر و راه حل من کاملا با این موضوع مطابقت دارد. استفاده از `defaultdict(int) ` بسیار مناسب است زیرا کلید هایی را که هنوز وجود ندارند با بازگشت 0 به طور خودکار مدیریت می کند، بنابراین اگر target_val در freq_map: ` کاملا ضروری نباشد،`count += freq_map[target_val]` به طور مستقیم کار می کندبا این حال، چک کردن صریح در freq_map ممکن است کمی واضح تر یا کمی سریعتر باشد اگر جستجو برای کلید های غیر موجود گران باشد (اگر چه معمولاً برای defaultdict نیست).`in` چک متوسط O (((1). بیایید بدون چک چک برای مختصر بودن بنویسیم، همانطور که △defaultdict△ آن را مدیریت می کند: ```پايتون از مجموعه ها وارد defaultdict کلاس راه حل: def countPairs ((self, nums: list[int]) -> int: شمارش = 0 freq_map = defaultdict(int) برای j در محدوده ((len ((nums)): # شمارش جفت هایی که nums[j] عنصر دوم است # ما نیاز به nums[i] = 2 * nums[j] که در آن i < j شمارش += freq_map[2 * nums[j] # اضافه کردن nums[j] به نقشه برای چک های آینده (که می تواند nums[i] باشد) freq_map[nums[j]] += 1 شمارش بازگشت ` ` این نسخه کمی تمیزتر و از نظر عملکردی یکسان است. پیچیدگی زمانی O ((N) است زیرا ما یک بار از طریق آرایه تکرار می کنیم و هر عملیات دیکشنری (داخل کردن، جستجو) به طور متوسط O ((1) را می گیرد. پیچیدگی فضایی در بدترین حالت O ((N) است، که در آن همه اعداد در `nums` متمایز هستند و نیاز به ورودی های `N` در `freq_map` دارند. با توجه به N تا 10^5، O ((N) زمان و فضا در محدوده خوبی قرار دارند.