是否有用于实现订单统计信息Red Black Binary tree的python库？到目前为止我还没有找到任何东西。
我想解决的问题：
给定序列：1,2,3,4,1,4,2,3：标签 - ＆gt; 1,2,3,4-
首次出现标签i为L_i，第二次出现标签i为U_i
我想计算j的数量，使得索引（L_i）＆lt; index（L_j）但索引（U_i）＆lt;所有i的索引（U_j）
Input : 1,2,3,4,1,4,2,3
Output : 4
因为| j | = 3因为索引（L_1）＆lt; index（L_ {2,3,4}）和index（U_1）
这可以在theta(n^2)中通过数组中的线性搜索为每个点完成，但使用平衡顺序统计RBTree可以帮助在theta(n*log(n))中完成此操作。
这是我的想法：
for each label in sequence:
count= count + search(label)
搜索时，如果找不到标签，请插入并返回0：O（logn）
搜索时，如果找到标签，则删除它并计算大于该数量的节点数并返回该数字