2026-01-04
Trong bối cảnh nâng cấp đô thị toàn cầu và nền kinh tế ban đêm bùng nổ, ngành công nghiệp hộp đèn ngoài trời đang trải qua một cuộc cách mạng chất lượng sâu sắc.Không còn giới hạn trong chức năng cơ bản của việc phổ biến thông tin, các hộp đèn ngoài trời hiện đại đang chứng kiến sự cải thiện đồng thời về độ bền và giá trị trang trí, được thúc đẩy bởi các công nghệ vật liệu tiên tiến, các khái niệm thiết kế sáng tạo,và nhu cầu thị trường ngày càng nghiêm ngặtChuyển đổi này không chỉ giải quyết các điểm đau lâu dài của ngành mà còn cho phép các hộp đèn ngoài trời tích hợp tốt hơn với cảnh quan đô thị và kịch bản thương mại.đánh dấu một giai đoạn mới của sự phát triển chất lượng cao cho ngành.
Cải thiện độ bền là nền tảng của cuộc cách mạng chất lượng đang diễn ra, trực tiếp giải quyết các thách thức lịch sử của ngành về tuổi thọ ngắn và chi phí bảo trì cao.Các hộp đèn ngoài trời truyền thống, thường được chế tạo bằng nhựa thông thường và kim loại mỏng, rất dễ bị tổn thương do điều kiện ngoài trời khắc nghiệt bức xạ UV dẫn đến mờ, mưa lớn gây rò rỉ nước,và nhiệt độ cực đoan dẫn đến biến dạngThông thường, tuổi thọ của chúng chỉ dao động từ 3 đến 5 năm, gây gánh nặng bảo trì đáng kể cho người dùng.việc áp dụng các vật liệu hiệu suất cao và các quy trình sản xuất tiên tiến đã đảo ngược căn bản tình hình này.
Các nhà sản xuất hiện đang ưu tiên sử dụng các vật liệu cao cấp, chống thời tiết để tăng tuổi thọ của sản phẩm.giữ hơn 90% màu sắc ban đầu sau 5 năm tiếp xúc ngoài trời liên tục, vượt xa tỷ lệ giữ 60% của vật liệu truyền thốngCác hợp kim nhôm carbon thấp chống ăn mòn đã trở thành sự lựa chọn ưa thích cho khung hộp nhẹ, cung cấp khả năng chống ăn mòn cao hơn 50% và trọng lượng nhẹ hơn 30% so với thép truyền thống,trong khi kéo dài tuổi thọ sử dụng cấu trúc đến 8 đến 10 nămNgoài ra, việc áp dụng rộng rãi các công nghệ chống nước và chống bụi ở cấp độ IP67, cùng với các quy trình hàn liền mạch,đảm bảo rằng các hộp đèn ngoài trời có thể hoạt động ổn định trong môi trường khắc nghiệt như bão cát nặng, mưa lớn, và sóng nhiệt độ cao.Dữ liệu từ các cuộc khảo sát trong ngành cho thấy những nâng cấp này đã giảm tần suất bảo trì 60% và giảm chi phí bảo trì hàng năm trung bình 45%, tăng đáng kể hiệu quả chi phí của các hộp đèn ngoài trời cho khách hàng.
Song song với sự cải thiện độ bền, việc tăng cường giá trị trang trí đã nổi lên như một động lực chính của cuộc cách mạng chất lượng,phục vụ nhu cầu ngày càng tăng về tích hợp thẩm mỹ trong xây dựng đô thị và thương hiệu thương mạiThời đại của các hộp đèn hình chữ nhật đơn điệu, tiêu chuẩn dần dần mờ dần; các hộp đèn ngoài trời hiện đại đang nắm lấy các thiết kế đa dạng, hình dạng tùy chỉnh và hiệu ứng hình ảnh năng động,chuyển đổi từ những người mang quảng cáo đơn giản thành các yếu tố không thể thiếu của thẩm mỹ đô thị và thương mại.
Những đổi mới công nghệ và cải tiến thiết kế đang thúc đẩy sự nhảy vọt về giá trị trang trí.tự hào về một ngoại hình thanh lịch và tối giản kết hợp liền mạch với các phong cách kiến trúc khác nhau, từ các khu thương mại hiện đại đến các con đường đi bộ lịch sử.và chuyển đổi năng động, hỗ trợ chiếu sáng gradient, hoạt hình cuộn, và thậm chí màn hình nghe thấy đồng bộ hóa. hộp ánh sáng có hình dạng tùy chỉnh, phù hợp với các kịch bản cụ thể và bản sắc thương hiệu,cũng đang trở nên phổ biến, các hộp đèn được thiết kế để bắt chước đường viền của các tòa nhà lịch sử trong các quận văn hóa, hoặc các hộp đèn hình logo thương hiệu trong quảng trường thương mại. Vấn đề yêu cầu chúng ta tìm ra số cặp chỉ số `(i, j) ` như vậy `i < j` và `nums[i] == 2 * nums[j] `. Hãy xem xét một ví dụ: `nums = [2, 4, 8]` Các cặp `(i, j) ` với `i < j`: - `(0, 1) `: `nums[0] = 2 `, `nums[1] = 4 `. `2 == 2 * 4 ` là sai. - `(0, 2) `: `nums[0] = 2`, `nums[2] = 8`. `2 == 2 * 8` là sai. - `(1, 2) `: `nums [1] = 4`, `nums [2] = 8`. `4 == 2 * 8` là sai. Ví dụ 2: `nums = [1, 2, 1, 2]` - `(0, 1) `: `nums[0] = 1`, `nums[1] = 2`. `1 == 2 * 2` là sai. - `(0, 2) `: `nums[0] = 1`, `nums[2] = 1`. `1 == 2 * 1` là sai. - `(0, 3) `: `nums[0] = 1`, `nums[3] = 2`. `1 == 2 * 2` là sai. - `(1, 2) `: `nums [1] = 2 `, `nums [2] = 1 `. `2 == 2 * 1 ` đúng. Đếm = 1. - `(1, 3) `: `nums [1] = 2`, `nums [3] = 2`. `2 == 2 * 2` là sai. - `(2, 3)`: `nums[2] = 1`, `nums[3] = 2`. `1 == 2 * 2` là sai. Tổng số = 1. Một cách tiếp cận ngây thơ sẽ là lặp lại qua tất cả các cặp có thể `(i, j) ` với `i < j` và kiểm tra điều kiện. ``` python Đánh giá số lượng PairsNaive ((nums): đếm = 0 n = len ((nums) cho i trong phạm vi n: cho j trong phạm vi ((i + 1, n): if nums[i] == 2 * nums[j]: đếm += 1 số lượng trả lại ` ` Cách tiếp cận này có độ phức tạp thời gian O ((n ^ 2), có thể quá chậm cho các hoạt động 10 ^ 5. (10 ^ 5) ^ 2 = 10 ^ 10. Hãy phân tích điều kiện `nums[i] == 2 * nums[j]`. Điều này tương đương với `nums[j] = nums[i] / 2`. Đối với mỗi `nums[i]`, chúng tôi đang tìm kiếm `nums[j]` như vậy mà `nums[j]` chính xác là một nửa của `nums[i]`, và `j > i`. Vấn đề này có sự tương đồng với "đếm cặp với tổng K" hoặc "đếm cặp với sự khác biệt K". Thông thường, các vấn đề này có thể được giải quyết hiệu quả bằng cách sử dụng các bản đồ băm (từ điển) hoặc bằng cách sắp xếp mảng và sử dụng hai con trỏ. Chúng ta hãy xem xét sử dụng một bản đồ hash. Chúng ta có thể lặp lại qua mảng từ trái sang phải. Đối với mỗi `nums[i]`, chúng ta muốn biết có bao nhiêu `nums[j]` (nơi `j < i`) đáp ứng `nums[i] == 2 * nums[j]`.Đây không phải là vấn đề mà vấn đề đặt ra.. Chúng ta hãy nói lại: Đối với mỗi `nums[j]`, chúng ta muốn biết có bao nhiêu `nums[i]` (nơi `i < j`) đáp ứng `nums[i] == 2 * nums[j]`. Nếu chúng ta lặp lại `j` từ `0` đến `n-1`: Đối với mỗi `nums[j]`, chúng ta cần xem xét các yếu tố `nums[0], ..., nums[j-1]`. Chúng ta đang tìm kiếm `nums[i]` như vậy mà `nums[i] = 2 * nums[j]`. Chúng ta có thể duy trì một bản đồ tần số (hoặc một tập hợp) của các yếu tố gặp phải cho đến nay (ví dụ, `nums[0], ..., nums[j-1]`). Khi chúng ta ở `nums[j]`: 1. Kiểm tra xem `2 * nums[j]` tồn tại trong bản đồ tần số của các phần tử trước. Nếu có, hãy thêm tần số của nó vào tổng số. 2Thêm `nums[j]` vào bản đồ tần số của chúng tôi. Ví dụ: `nums = [1, 2, 1, 2]` `freq_map = {}` `count = 0` `j = 0`, `nums[0] = 1`: - Mục tiêu `2 * nums[0] = 2`. `freq_map` không chứa `2`. - Thêm `nums[0]` vào `freq_map`: `freq_map = {1: 1}` `j = 1 `, `nums [1] = 2 `: - Mục tiêu `2 * nums[1] = 4`. `freq_map` không chứa `4`. - Thêm `nums[1]` vào `freq_map`: `freq_map = {1: 1, 2: 1}` `j = 2 `, `nums [2] = 1 `: - Mục tiêu `2 * nums[2] = 2`. `freq_map` chứa `2` với tần số `1`. - `count += freq_map[2]` => `count = 1`. - Thêm `nums[2]` vào `freq_map`: `freq_map = {1: 2, 2: 1}` `j = 3`, `nums[3] = 2`: - Mục tiêu `2 * nums[3] = 4`. `freq_map` không chứa `4`. - Thêm `nums[3]` vào `freq_map`: `freq_map = {1: 2, 2: 2}` Số cuối cùng = 1. Điều này phù hợp với ví dụ. Cách tiếp cận này có độ phức tạp thời gian O ((n) trung bình (do các hoạt động bản đồ băm) và độ phức tạp không gian O ((n). Còn số âm hay số không? Câu trả lời cho vấn đề là `1 <= nums[i] <= 10^9`. Vì vậy, tất cả các số là số nguyên dương. Điều này đơn giản hóa mọi thứ vì chúng ta không cần phải lo lắng về `nums[j]` là 0 hoặc âm. Hãy thử một ví dụ khác: `nums = [4, 2, 8, 1]` `freq_map = {}` `count = 0` `j = 0`, `nums[0] = 4`: `freq_map` không chứa `8`. - Thêm `nums[0]` vào `freq_map`: `freq_map = {4: 1}` `j = 1 `, `nums [1] = 2 `: - Mục tiêu `2 * nums[1] = 4`. `freq_map` chứa `4` với tần số `1`. - `count += freq_map[4] ` => `count = 1 `. (Cặp `(0, 1) `: `nums[0]=4 `, `nums[1]=2 `. `4 == 2*2 ` là đúng.) - Thêm `nums[1]` vào `freq_map`: `freq_map = {4: 1, 2: 1}` `j = 2 `, `nums [2] = 8 `: - Mục tiêu `2 * nums[2] = 16`. `freq_map` không chứa `16`. - Thêm `nums[2]` vào `freq_map`: `freq_map = {4: 1, 2: 1, 8: 1}` `j = 3`, `nums[3] = 1`: - Mục tiêu `2 * nums[3] = 2`. `freq_map` chứa `2` với tần số `1`. - `count += freq_map[2]` => `count = 1 + 1 = 2`. (Cặp `(1, 3)`: `nums[1]=2`, `nums[3]=1`. `2 == 2*1` là đúng.) - Thêm `nums[3]` vào `freq_map`: `freq_map = {4: 1, 2: 1, 8: 1, 1: 1}` Số cuối cùng = 2. Hãy kiểm tra thủ công: `nums = [4, 2, 8, 1]` - `(0, 1) `: `nums[0]=4 `, `nums[1]=2 `. `4 == 2*2 `. Có. - `(0, 2) `: `nums[0]=4`, `nums[2]=8`. `4 == 2*8` Không. - `(0, 3) `: `nums[0]=4 `, `nums[3]=1 `. `4 == 2*1 ` Không - `(1, 2) `: `nums[1]=2`, `nums[2]=8`. `2 == 2*8` Không. - `(1, 3) `: `nums[1]=2`, `nums[3]=1`. `2 == 2*1`. Vâng. - `(2, 3) `: `nums[2]=8 `, `nums[3]=1 `. `8 == 2*1 ` Không Tổng số là 2. Cách tiếp cận bản đồ hash dường như chính xác và hiệu quả. Hãy xem xét các hạn chế: `1 <= nums[i] <= 10^9`. Các khóa trong bản đồ băm có thể lên đến `10^9`. Các giá trị (tần số) có thể lên đến `n` (10^5). Điều này là tốt cho các triển khai bản đồ băm tiêu chuẩn. Tuyên bố vấn đề đơn giản và trực tiếp. Không có trường hợp cạnh phức tạp nào được giới thiệu bởi các hạn chế. ``` python từ các bộ sưu tập nhập khẩu defaultdict lớp Giải pháp: def countPairs(self, nums: list[int]) -> int: đếm = 0 # freq_map lưu trữ tần số của các số gặp phải cho đến nay (ví dụ, số[0]... số[j-1]) freq_map = defaultdict(int) # Iterate qua mảng với chỉ số j cho j trong phạm vi ((len))): # Đối với số hiện tại [j], chúng ta đang tìm kiếm một số trước đó [i] (nơi i < j) # như nums[i] == 2 * nums[j]. # Vì vậy, chúng ta kiểm tra xem 2 * nums[j] tồn tại trong freq_map của chúng tôi. target_val = 2 * nums[j] if target_val trong freq_map: count += freq_map[target_val] # Sau khi xử lý nums[j] cho các cặp mà nó là phần tử thứ hai, # thêm nums[j] vào bản đồ tần số để nó có thể được sử dụng như là phần tử đầu tiên # cho các số tiếp theo [k] nơi k > j. freq_map[nums[j]] += 1 số lượng trả lại ` ` Hãy kiểm tra lại logic một lần nữa. Khi chúng ta ở `nums[j]`, chúng ta muốn tìm `i < j` như vậy mà `nums[i] = 2 * nums[j]`. `freq_map` lưu trữ số lượng `nums[k]` cho `k < j`. Vì vậy, khi chúng ta kiểm tra `freq_map[2 * nums[j]]`, chúng ta thực sự đang đếm có bao nhiêu `nums[i]` (với `i < j`) đáp ứng điều kiện. Sau đó, chúng ta thêm `nums[j]` vào `freq_map` để nó có thể được tính cho `nums[k]` trong tương lai (với `k > j`). Lý luận này là hợp lý. Xem xét giá trị tối đa của `2 * nums[j]`. Nếu `nums[j]` là `10^9`, thì `2 * nums[j]` là `2 * 10^9`. Điều này phù hợp với các kiểu số nguyên tiêu chuẩn. Giải pháp có vẻ chắc chắn. Kiểm tra cuối cùng về tuyên bố vấn đề: "Được đưa ra một mảng số nguyên được lập chỉ mục 0, trả về số cặp (i, j) như vậy mà i < j và nums[i] == 2 * nums[j]". Sự giải thích và giải pháp của tôi hoàn toàn phù hợp với điều này. Việc sử dụng `defaultdict(int) ` là thuận tiện vì nó tự động xử lý các phím chưa có bằng cách trả về 0, vì vậy nếu target_val trong freq_map: ` không hoàn toàn cần thiết,`count += freq_map[target_val]` sẽ hoạt động trực tiếpTuy nhiên, kiểm tra rõ ràng `in freq_map` có thể rõ ràng hơn một chút hoặc nhanh hơn một chút nếu tìm kiếm các khóa không tồn tại là tốn kém (mặc dù thường không phải cho `defaultdict`).`in` kiểm tra là O(1) trung bình. Chúng ta hãy viết nó mà không cần kiểm tra sự ngắn gọn, như defaultdict xử lý nó: ``` python từ các bộ sưu tập nhập khẩu defaultdict lớp Giải pháp: def countPairs(self, nums: list[int]) -> int: đếm = 0 freq_map = defaultdict(int) cho j trong phạm vi ((len))): # Đếm các cặp nơi nums[j] là phần tử thứ hai # Chúng ta cần nums[i] = 2 * nums[j] nơi i < j count += freq_map[2 * nums[j] # Thêm nums[j] vào bản đồ để kiểm tra trong tương lai (nơi có thể là nums[i]) freq_map[nums[j]] += 1 số lượng trả lại ` ` Phiên bản này sạch hơn một chút và tương tự về chức năng. Sự phức tạp thời gian là O ((N) bởi vì chúng ta lặp lại qua mảng một lần, và mỗi hoạt động từ điển (nhập, tìm kiếm) mất trung bình O ((1). Sự phức tạp không gian là O ((N) trong trường hợp tồi tệ nhất, nơi tất cả các số trong `nums` là khác nhau, đòi hỏi các mục `N` trong `freq_map`. Với N lên đến 10 ^ 5, O ((N) thời gian và không gian nằm trong giới hạn.
