给你一个下标从 0 开始的正整数数组 nums 。请你找出并统计满足下述条件的三元组 (i, j, k) 的数目： 0 <= i < j < k < nums.length nums[i]、nums[j] 和 nums[k] 两两不同 。 换句话说：nums[i] != nums[j]、nums[i] != nums[k] 且 nums[j] != nums[k] 。 返回满足上述条件三元组的数目。

这是一道算法题，可以使用三重循环枚举所有可能的三元组，然后判断是否符合要求。具体实现如下：

def count_triplets(nums):
    n = len(nums)
    count = 0
    for i in range(n):
        for j in range(i + 1, n):
            for k in range(j + 1, n):
                if nums[i] != nums[j] and nums[i] != nums[k] and nums[j] != nums[k]:
                    count += 1
    return count

这个算法的时间复杂度是 O(n^3)，在数据量较小的情况下可以接受。如果数据量很大，可以考虑优化算法，比如使用哈希表记录每个数出现的位置，然后使用双重循环枚举前两个数，再在哈希表中查找第三个数是否存在，这样时间复杂度可以降至 O(n^2)。

相关问题

给你一个下标从 0 开始的整数数组nums 。每次操作中，你可以： 选择两个满足 0 <= i, j < nums.length 的不同下标 i 和 j 。 选择一个非负整数 k ，满足 nums[i] 和 nums[j] 在二进制下的第 k 位（下标编号从 0 开始）是 1 。 将 nums[i] 和 nums[j] 都减去 2k 。 如果一个子数组内执行上述操作若干次后，该子数组可以变成一个全为 0 的数组，那么我们称它是一个 美丽 的子数组。 请你返回数组 nums 中 美丽子数组 的数目。 子数组是一个数组中一段连续 非空 的元素序列。

抱歉，我可以回答这个问题。这是一个计算问题，可以使用位运算和前缀和来解决。具体来说，可以先计算出每个数在二进制下每一位上是否为1，然后用前缀和来计算任意两个位置之间的二进制位上1的个数。接着，对于每个位置i，可以枚举所有小于i的位置j，计算出nums[i]和nums[j]在二进制下的第k位是否都为1，如果是，则将nums[i]和nums[j]都减去2^k，然后再用前缀和来计算美丽子数组的个数。时间复杂度为O(nlogn)，其中n为数组长度。

给你两个长度为 n 、下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 ，另给你一个下标从 1 开始的二维数组 queries ，其中 queries[i] = [xi, yi] 。 对于第 i 个查询，在所有满足 nums1[j] >= xi 且 nums2[j] >= yi 的下标 j (0 <= j < n) 中，找出 nums1[j] + nums2[j] 的 最大值 ，如果不存在满足条件的 j 则返回 -1 。 返回数组 answer ，其中 answer[i] 是第 i 个查询的答案。

这个问题可以使用二分查找和前缀最大值来解决。具体步骤如下：

1. 对 nums1 和 nums2 分别按照从大到小的顺序排序。
2. 对 nums2 计算前缀最大值数组 prefix_max2，其中 prefix_max2[i] 表示 nums2 中前 i 个数的最大值。
3. 对于每个查询 [xi, yi]，在 nums1 中二分查找第一个大于等于 xi 的数的下标 index，如果找不到则返回 -1。如果找到了，则在 nums2 中查找第一个大于等于 yi 的数的下标 j，如果找不到则返回 -1。如果找到了，则最大的 nums1[j] + nums2[j] 就是 nums1[index] + prefix_max2[j]。
4. 将每个查询的结果保存到 answer 数组中并返回。

下面是实现这个算法的 Python 代码：

from typing import List

def max_sum(nums1: List[int], nums2: List[int], queries: List[List[int]]) -> List[int]:
    n = len(nums1)
    nums1.sort(reverse=True)
    nums2.sort(reverse=True)
    prefix_max2 = [0] * (n + 1)
    for i in range(n):
        prefix_max2[i+1] = max(prefix_max2[i], nums2[i])
    answer = []
    for xi, yi in queries:
        index = bisect_left(nums1, xi)
        if index == n or nums2[0] < yi:
            answer.append(-1)
        else:
            j = bisect_left(nums2, yi)
            if j == n or nums1[index] + prefix_max2[j] < nums1[0] + nums2[0]:
                answer.append(-1)
            else:
                answer.append(nums1[index] + prefix_max2[j])
    return answer

其中 bisect_left 函数是 Python 内置的二分查找函数。