การปฏิวัติคุณภาพของกล่องแสงกลางแจ้ง

ภายในสภาพการณ์ของการปรับปรุงเมืองทั่วโลก และเศรษฐกิจกลางคืนที่กําลังเจริญเติบโตไม่จํากัดต่อหน้าที่พื้นฐานของการกระจายข้อมูล, กล่องแสงกลางแจ้งที่ทันสมัยกําลังเห็นการปรับปรุงพร้อมกันในความทนทานและคุณค่าประดับและความต้องการตลาดที่เข้มข้นมากขึ้นการเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงแค่แก้ไขจุดปวดอย่างยาวนานของอุตสาหกรรม แต่ยังทําให้กล่องแสงกลางแจ้งสามารถบูรณาการได้ดีขึ้นกับภูมิทัศน์เมืองและฉากทางการค้าการประกอบตัวกระยะใหม่ของการพัฒนาที่มีคุณภาพสูงสําหรับภาค.

การเพิ่มความทนทานเป็นหินมุมของการปฏิวัติคุณภาพที่กําลังดําเนินการ โดยตรงการแก้ไขโจทย์ทางประวัติศาสตร์ของอุตสาหกรรมของอายุการใช้งานที่สั้นและค่ารักษาความสูงกล่องแสงกลางแจ้งแบบดั้งเดิม, มักถูกสร้างขึ้นจากพลาสติกธรรมดาและโลหะขนาดบาง, เป็นที่มีความเปราะบางมากจากการเสียหายจากสภาพภายนอกที่ยากลําบากและอุณหภูมิที่สูงสุด ที่ทําให้เกิดการบิดเบือนโดยทั่วไปอายุการใช้งานของมันจะอยู่ระหว่าง 3 ถึง 5 ปีเท่านั้น ทําให้ผู้ใช้ต้องใช้ภาระในการบํารุงรักษาอย่างมากการนํามาใช้วัสดุที่มีประสิทธิภาพสูง และกระบวนการผลิตที่ทันสมัย ได้เปลี่ยนสถานการณ์นี้ไปโดยพื้นฐาน.

ผู้ผลิตตอนนี้ให้ความสําคัญกับการใช้วัสดุชั้นนํา ที่ทนทานกับอากาศ เพื่อเพิ่มอายุการใช้งานของผลิตภัณฑ์รักษาสีเดิมมากกว่า 90% หลังการเผชิญหน้ากลางแจ้งต่อเนื่อง 5 ปี มากกว่าอัตราการรักษา 60% ของวัสดุประเพณีสารสกัดเหล็กอัลลูมิเนียมที่มีคาร์บอนต่ํา ที่ทนทานต่อการกัดกรองได้กลายเป็นตัวเลือกที่นิยมสําหรับกรอบกล่องเบา ๆ โดยมีความทนทานต่อการกัดกรองสูงกว่า 50% และน้ําหนักเบา 30% เมื่อเทียบกับเหล็กประเพณีขณะที่ขยายอายุการใช้งานของโครงสร้างเป็น 8 ถึง 10 ปีนอกจากนี้ การนําเทคโนโลยีกันฝุ่นและกันน้ําระดับ IP67 มาใช้อย่างแพร่หลายรับประกันว่ากล่องแสงกลางแจ้งสามารถทํางานได้อย่างมั่นคงในสภาพแวดล้อมที่รุนแรง เช่น พายุทรายหนัก, ฝนตกหนัก และความร้อนสูงข้อมูลจากการสํารวจในอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่าการปรับปรุงเหล่านี้ได้ลดความถี่ในการบํารุงรักษา 60% และลดค่าบํารุงรักษารายปีโดยเฉลี่ย 45%, เพิ่มประสิทธิภาพในเรื่องค่าใช้จ่ายของกล่องแสงกลางแจ้งให้กับลูกค้า

ร่วมกับการปรับปรุงความทนทาน การเพิ่มคุณค่าเครื่องประดับได้ปรากฏขึ้นเป็นแรงขับเคลื่อนหลักของการปฏิวัติคุณภาพการตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้น สําหรับการบูรณาการด้านความงดงามในงานก่อสร้างเมืองและการสร้างแบรนด์ทางการค้ายุคของกล่องแสงสี่เหลี่ยมแบบสมาธิที่ monotonous กําลังล่มสลายไปอย่างช้า ๆ;กล่องแสงกลางแจ้งที่ทันสมัยกําลังกอดรับการออกแบบที่หลากหลาย, รูปทรงที่สามารถปรับปรุงได้, และผลภาพที่ไดนามิกการเปลี่ยนจากพนักงานโฆษณาง่ายๆ เป็นองค์ประกอบที่สําคัญของความสวยงามของเมืองและการค้า.

การนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและการปรับปรุงการออกแบบ กําลังกระตุ้นการกระโดดในคุณค่าตกแต่งมีลักษณะสวยงามและขั้นต่ํา ที่เข้ากับสไตล์สถาปัตยกรรมต่างๆการใช้เทคโนโลยี LED แบคไลท์สีเต็ม RGB ทําให้สามารถควบคุมความสดใสของแสง, อุณหภูมิสีและการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิก, รองรับการส่องแสง, การเคลื่อนไหวการเคลื่อนไหว, และแม้กระทั่งการแสดงภาพเสียงและเสียงที่ปรับปรุงได้รับความนิยมเช่นกัน, กล่องแสงที่ออกแบบเพื่อเลียนแบบรูปร่างของอาคารประวัติศาสตร์ในย่านทางวัฒนธรรม, หรือกล่องแสงในรูปของสัญลักษณ์แบรนด์ในตลาดพาณิชย์. การปรับปรุงความสวยงามเหล่านี้ไม่ได้คอมพิวเตอร์ก่อน: ปัญหาขอให้เราหาจํานวนคู่ของดัชนี `(i, j) ` เช่น `i < j` และ `nums[i] == 2 * nums[j] `. ลองดูตัวอย่างหนึ่ง: `nums = [2, 4, 8]` คู่ `(i, j) ` กับ `i < j`: - `(0, 1) `: `nums[0] = 2 `, `nums[1] = 4 `. `2 == 2 * 4 ` เป็นเท็จ - `(0, 2) `: `nums[0] = 2`, `nums[2] = 8`. `2 == 2 * 8` เป็นเท็จ - `(1, 2) `: `nums [1] = 4 `, `nums [2] = 8 `. `4 == 2 * 8 ` เป็นเท็จ ตัวอย่าง 2: `nums = [1, 2, 1, 2]` - `(0, 1) `: `nums[0] = 1 `, `nums[1] = 2 `. `1 == 2 * 2 ` เป็นเท็จ - `(0, 2) `: `nums[0] = 1`, `nums[2] = 1`. `1 == 2 * 1` เป็นเท็จ - `(0, 3) `: `nums[0] = 1 `, `nums[3] = 2 `. `1 == 2 * 2 ` เป็นเท็จ - `(1, 2) `: `nums [1] = 2 `, `nums [2] = 1 `. `2 == 2 * 1 ` เป็นจริง. นับ = 1. - `(1, 3) `: `nums [1] = 2 `, `nums [3] = 2 `. `2 == 2 * 2 ` เป็นเท็จ - `(2, 3) `: `nums[2] = 1 `, `nums[3] = 2 `. `1 == 2 * 2 ` เป็นเท็จ จํานวนทั้งหมด = 1 แนวทางที่ไร้สาระคือการทบทวนทุกคู่ที่เป็นไปได้ `(i, j) ` กับ `i < j` และตรวจสอบสภาพ ```ไพธอน def countPairsNaive ((nums)): ค่าตัวเลข นับ = 0 n = len ((nums) สําหรับ i ในระยะ ((n): สําหรับ j ในช่วง ((i + 1, n): if nums[i] == 2 * nums[j]: นับ += 1 จํานวนการกลับ ` ` แนวทางนี้มีความซับซ้อนในเวลาของ O ((n ^ 2), ซึ่งอาจช้าเกินไปสําหรับ `n ` ถึง 10 ^ 5 (10 ^ 5) ^ 2 = 10 ^ 10 การประกอบการ เราต้องการวิธีการที่ประสิทธิภาพมากขึ้น ลองวิเคราะห์เงื่อนไข `nums[i] == 2 * nums[j]` นี่เท่ากับ `nums[j] = nums[i] / 2` สําหรับแต่ละ `nums[i]`, เรากําลังมองหา `nums[j]` เช่น `nums[j]` คือครึ่งของ `nums[i]`, และ `j > i`. ปัญหานี้มีความคล้ายคลึงกับ "นับคู่ที่มียอด K" หรือ "นับคู่ที่มีความแตกต่าง K" บ่อยครั้ง ปัญหาเหล่านี้สามารถแก้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ แผนที่แฮช (พจนานุกรม) หรือการเรียงเรียงอารมณ์และใช้ตัวชี้สองตัว ลองพิจารณาการใช้ แผนที่ hash เราสามารถทบทวนผ่านอารามจากซ้ายไปขวา สําหรับแต่ละ `nums[i]` เราต้องการรู้ว่ามีกี่ `nums[j]` (ที่ `j < i`) ตอบสนอง `nums[i] == 2 * nums[j]`นี่ไม่ใช่สิ่งที่ปัญหาถาม (`i < j`). ลองสรุปใหม่: สําหรับแต่ละ `nums[j]` เราต้องการรู้ว่ามีกี่ `nums[i]` (ที่ `i < j`) ตอบสนอง `nums[i] == 2 * nums[j]` ถ้าเราทบทวน `j` จาก `0` เป็น `n-1`: สําหรับแต่ละ `nums[j]` เราจําเป็นต้องดูองค์ประกอบ `nums[0], ..., nums[j-1]`. เรากําลังมองหา `nums[i]` เช่น `nums[i] = 2 * nums[j]` เราสามารถบํารุงแผนที่ความถี่ (หรือชุด) ขององค์ประกอบที่พบมาจนถึงตอนนี้ (เช่น `nums[0], ..., nums[j-1]`) เมื่อเราอยู่ใน `nums[j]`: 1. ตรวจสอบว่า `2 * nums[j]` มีอยู่ในแผนที่ความถี่ขององค์ประกอบก่อนหน้านี้ของเรา. หากมี, เพิ่มความถี่ของมันไปยังจํานวนทั้งหมด. 2เพิ่ม `nums[j]` ไปยังแผนที่ความถี่ของเรา ตัวอย่าง: `nums = [1, 2, 1, 2]` `freq_map = {} ` `count = 0` `j = 0`, `nums[0] = 1`: - เป้าหมาย `2 * nums[0] = 2`. `freq_map` ไม่มี `2`. - บวก `nums[0]` กับ `freq_map`: `freq_map = {1: 1}` `j = 1 `, `nums [1] = 2 `: - เป้าหมาย `2 * nums[1] = 4`. `freq_map` ไม่รวม `4`. - เพิ่ม `nums [1] ` ไปยัง `freq_map `: `freq_map = {1: 1, 2: 1} ` `j = 2`, `nums [2] = 1`: - เป้าหมาย `2 * nums[2] = 2`. `freq_map` มี `2` กับความถี่ `1` - `count += freq_map[2]` => `count = 1` - เพิ่ม `nums[2]` ไปยัง `freq_map`: `freq_map = {1: 2, 2: 1} ` `j = 3`, `nums[3] = 2`: - เป้าหมาย `2 * nums[3] = 4`. `freq_map` ไม่รวมถึง `4`. - เพิ่ม `nums[3] ` ไปยัง `freq_map `: `freq_map = {1: 2, 2: 2} ` หมายเลขสุดท้าย = 1 หมายเลขนี้ตรงกับตัวอย่าง แนวทางนี้มีความซับซ้อนในเวลาของ O ((n) โดยเฉลี่ย (เนื่องจากการประกอบการแผนที่แฮช) และความซับซ้อนในพื้นที่ O ((n) ซึ่งควรมีประสิทธิภาพเพียงพอ แล้วเลขลบหรือศูนย์ล่ะ? คําแถลงปัญหาบอกว่า `1 <= nums[i] <= 10^9` ดังนั้นจํานวนทั้งหมดเป็นจํานวนเต็มบวก ซึ่งทําให้เรารู้ง่ายขึ้น เพราะเราไม่ต้องกังวลว่า `nums[j]` จะเป็นศูนย์หรือลบ ลองดูตัวอย่างอีกตัวอย่าง: `nums = [4, 2, 8, 1]` `freq_map = {} ` `count = 0` `j = 0`, `nums[0] = 4`: - เป้าหมาย `2 * nums[0] = 8`. `freq_map` ไม่มี `8`. - เพิ่ม `nums[0]` ไปยัง `freq_map`: `freq_map = {4: 1}` `j = 1 `, `nums [1] = 2 `: - เป้าหมาย `2 * nums[1] = 4`. `freq_map` มี `4` กับความถี่ `1` - `count += freq_map[4] ` => `count = 1 `. (คู่ `(0, 1) `: `nums[0]=4 `, `nums[1]=2 `. `4 == 2*2 ` เป็นจริง) - เพิ่ม `nums [1] ` ไปยัง `freq_map `: `freq_map = {4: 1, 2: 1} ` `j = 2 `, `nums [2] = 8 `: - เป้าหมาย `2 * nums[2] = 16`. `freq_map` ไม่รวมถึง `16`. - เพิ่ม `nums[2]` ไปยัง `freq_map`: `freq_map = {4: 1, 2: 1, 8: 1} ` `j = 3`, `nums[3] = 1`: - เป้าหมาย `2 * nums[3] = 2`. `freq_map` มี `2` กับความถี่ `1` - `count += freq_map [2] ` => `count = 1 + 1 = 2 `. (คู่ `(1, 3) `: `nums [1]=2 `, `nums[3]=1 `. `2 == 2*1 ` เป็นจริง.) - เพิ่ม `nums[3]` ไปยัง `freq_map`: `freq_map = {4: 1, 2: 1, 8: 1, 1: 1} ` หมายเลขสุดท้าย = 2 ลองตรวจสอบด้วยมือ: `nums = [4, 2, 8, 1]` - `(0, 1) `: `nums[0]=4 `, `nums[1]=2 `. `4 == 2*2 ` ใช่ - `(0, 2) `: `nums[0]=4 `, `nums[2]=8 `. `4 == 2*8 ` ไม่ - `(0, 3) `: `nums[0]=4 `, `nums[3]=1 `. `4 == 2*1 ` ไม่ - `(1, 2) `: `nums[1]=2 `, `nums[2]=8 `. `2 == 2*8 ` ไม่ - `(1, 3) `: `nums[1]=2`, `nums[3]=1`. `2 == 2*1` ใช่ - `(2, 3) `: `nums[2]=8 `, `nums[3]=1 `. `8 == 2*1 ` ไม่ จํานวนทั้งหมดเท่ากับ 2 คู่ แนวทางแผนที่แฮชดูเหมือนจะถูกต้องและมีประสิทธิภาพ ลองพิจารณาข้อจํากัด: `1 <= nums[i] <= 10^9` คีย์ในแผนที่แฮชสามารถมีขนาดสูงสุดถึง `10^9` ค่านิยม (ความถี่) สามารถมีขนาดสูงสุดถึง `n` (10^5). คําแถลงปัญหาง่ายและตรง ไม่มีกรณีขอบที่ซับซ้อนดูเหมือนจะนํามาโดยข้อจํากัด ```ไพธอน จากการรวบรวมการนําเข้า ประเภท การแก้ไข: def countPairs ((self, nums: list[int]) -> int: นับ = 0 # freq_map เก็บความถี่ของจํานวนที่พบมาจนถึงตอนนี้ (เช่น nums[0]...nums[j-1]) freq_map = defaultdict(int) # อีเทเรทผ่านอารมณ์ที่มีอินเด็กซ์ j สําหรับ j ในช่วง ((len ((nums)): # สําหรับ nums [j] ปัจจุบัน เรากําลังมองหา nums [i] ก่อน (ที่ i < j) # เช่น nums[i] == 2 * nums[j]. # เราจึงตรวจสอบว่า 2 * nums[j] มีอยู่ใน freq_map ของเรา target_val = 2 * nums[j] if target_val ใน freq_map: count += freq_map[target_val] # หลังจากการประมวลผล nums[j] สําหรับคู่ที่มันเป็นธาตุที่สอง # เพิ่ม nums[j] เข้าไปในแผนที่ความถี่ เพื่อให้มันสามารถใช้ได้เป็นองค์ประกอบแรก # สําหรับ nums ต่อไป[k] ที่ k > j freq_map[nums[j]] += 1 จํานวนการกลับ ` ` ลองตรวจสอบเหตุผลอีกครั้ง เมื่อเราอยู่ที่ `nums[j]` เราต้องการหา `i < j` เช่น `nums[i] = 2 * nums[j]` `freq_map`เก็บจํานวนของ `nums[k]` สําหรับ `k < j` ดังนั้น, เมื่อเราเช็ค `freq_map[2 * nums[j]]`, เรากําลังนับจํานวนของ `nums[i]` (ที่มี `i < j`) ที่ตอบสนองเงื่อนไข. จากนั้นเราเพิ่ม `nums[j]` ไปยัง `freq_map` เพื่อให้มันสามารถนับได้สําหรับ `nums[k]` ในอนาคต (มี `k > j`) ความคิดนี้สมเหตุสมผล พิจารณาค่าสูงสุดของ `2 * nums[j]` ถ้า `nums[j]` คือ `10^9` แล้ว `2 * nums[j]` คือ `2 * 10^9` คําตอบดูเหมือนจะแข็งแรง การตรวจสอบครั้งสุดท้ายในคําแถลงปัญหา: "เมื่อมีการให้ nums แอรรี่จํานวนเต็มที่ระดัณฑ์ 0, กลับจํานวนคู่ (i, j) เช่น i < j และ nums[i] == 2 * nums[j]". การตีความและการแก้ไขของฉันตรงกับเรื่องนี้ การใช้ `defaultdict(int) ` เป็นเรื่องสะดวก เพราะมันจะจัดการกับคีย์ที่ยังไม่ได้มีโดยการคืน 0`count += freq_map[target_val]` จะทํางานโดยตรงอย่างไรก็ตาม การตรวจสอบอย่างชัดเจนใน freq_map อาจจะชัดเจนขึ้นเล็กน้อยหรือเร็วขึ้นเล็กน้อยถ้าการค้นหากุญแจที่ไม่มีอยู่มีค่าแพง (แม้ว่ามักจะไม่สําหรับ `defaultdict`) สําหรับ Python `dict``in`ตรวจสอบคือ O(1) ค่าเฉลี่ย. ลองเขียนมันโดยไม่ต้องตรวจสอบความเรียบง่าย △if△ เพราะ △defaultdict△ จะจัดการมัน: ```ไพธอน จากการรวบรวมการนําเข้า ประเภท การแก้ไข: def countPairs ((self, nums: list[int]) -> int: นับ = 0 freq_map = defaultdict(int) สําหรับ j ในช่วง ((len ((nums)): #นับคู่ที่ nums[j] เป็นธาตุที่สอง #เราต้องการ nums[i] = 2 * nums[j] ที่ i < j count += freq_map[2 * nums[j] # เพิ่ม nums[j] ไปยังแผนที่สําหรับการตรวจสอบในอนาคต (เมื่อมันอาจเป็น nums[i]) freq_map[nums[j]] += 1 จํานวนการกลับ ` ` เวอร์ชั่นนี้สะอาดกว่าเล็กน้อยและใช้งานได้เหมือนกัน ความซับซ้อนในเวลาคือ O ((N) เพราะเราทบทวนผ่านอารมณ์ครั้งหนึ่ง และการดําเนินการของพจนานุกรมแต่ละครั้ง (การใส่, การค้นหา) ใช้ O ((1) โดยเฉลี่ย ความซับซ้อนของพื้นที่คือ O ((N) ในกรณีที่เลวร้ายที่สุด, โดยจํานวนทั้งหมดใน `nums` เป็นที่แตกต่างกัน, จําเป็นต้องมี `N` รายการใน `freq_map`. เมื่อให้ N ถึง 10 ^ 5, O ((N) เวลาและพื้นที่อยู่ในขอบเขต