يتم إعطاؤك مقتطف رمز يتضمن وظيفتين، `twoLogLambda` و`logL`. مهمتك هي فهم وظيفة هذه الوظائف وكتابة نسخة محسنة من وظيفة `twoLogLambda`.

تأخذ الدالة `twoLogLambda` أربع معلمات، `k1`، و`k2`، و`n1`، و`n2`. تمثل هذه المعلمات أعداد الأحداث الناجحة (`k1`، `k2`) وإجمالي عدد الأحداث (`n1`، `n2`) من مصدرين مختلفين. تحسب الدالة إحصائية نسبة الاحتمالية، ضعف نسبة احتمالية السجل، لمقارنة احتمالات ملاحظة الأحداث الناجحة `k1` و`k2` في التجارب `n1` و`n2` على التوالي.

تحسب الدالة `logL` احتمالية السجل بالنظر إلى الاحتمالية `p` وعدد الأحداث الناجحة `k` والعدد الإجمالي للأحداث `n`.

مهمتك هي كتابة نسخة محسنة من الدالة `twoLogLambda` التي تحسب إحصائية نسبة الاحتمال مرتين نسبة احتمالية السجل دون استخدام الدالة `logL`.

اكتب دالة `two_log_lambda_optimized(k1, k2, n1, n2)` التي تأخذ أربعة أعداد صحيحة `k1`، `k2`، `n1`، و`n2`، وتعرض إحصائية نسبة الاحتمال، ضعفي احتمالية السجل النسبة، كرقم الفاصلة العائمة.

** التوقيع الوظيفي **

```بيثون
تعريف two_log_lambda_optimized(k1: int, k2: int, n1: int, n2: int) -> float:
    يمر
```

**مدخل**
- أربعة أعداد صحيحة `k1`، `k2`، `n1`، `n2` (1 <= `k1`، `k2`، `n1`، `n2` <= 10^5)

**انتاج**
- رقم الفاصلة العائمة الذي يمثل إحصائية نسبة الاحتمالية، ضعف نسبة احتمالية السجل.

**ملحوظة**
- تأكد من التعامل مع الحالات التي يكون فيها المقام (n1 + n2) صفرًا أو أي من البسط (k1، k2) أو المقام (n1، n2) للدالة logL هو صفر. في مثل هذه الحالات، قم بإرجاع "لا شيء".
{"evolved_from": null, "kind": "synthetic", "source": "argilla/DistiCoder-dpo-binarized"}