给定一个数的序列s，以及一个区间[l, r], 求序列中介于该区间的数的个数，即序列中大于等于l且小于等于r的数的个数。

### 回答1：
题目描述：

给定一个数的序列s，以及一个区间[l, r]，求序列中介于该区间的数的个数，即序列中大于等于l且小于等于r的数的个数。

解题思路：

遍历序列s，统计大于等于l且小于等于r的数的个数，最后返回结果即可。

代码实现：

def count_num(s, l, r):
count = 0
for num in s:
if l <= num <= r:
count += 1
return count

示例：

s = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
l = 3
r = 7
print(count_num(s, l, r)) # 输出结果为5

### 回答2：
给定一个数的序列s，以及一个区间[l， r]，要求求出序列中介于该区间的数的个数。首先，我们可以采用线性扫描的方式，对序列中的每一个元素进行判断，如果该元素的值大于等于l且小于等于r，则将计数器加1，最终的计数器的值就是该序列中介于区间[l， r]的数的个数。

但是，这种线性扫描的方式时间复杂度较高，为O(n)，如果序列s的长度非常大，求解会非常耗时。因此，我们可以采用更高效的算法，例如二分查找。

具体做法是，我们可以将序列s排序，然后对于区间[l， r]，分别使用二分查找找到值等于l和值等于r的位置，然后计算这两个位置之间的元素个数即可。如果直接使用标准的二分查找算法的话，时间复杂度为O(log n)，因此总的时间复杂度为O(log n)，效率明显比线性扫描要高。

另外，如果序列s已经有序，我们可以直接使用二分查找算法找到值等于l和值等于r的位置，这种情况下时间复杂度也为O(log n)。因此，在实际应用中，如果序列s已经有序，我们可以优先使用直接二分查找的方式，以提高求解效率。

综上所述，对于给定的数的序列s和区间[l， r]，我们可以使用线性扫描或二分查找等算法来求解介于该区间的数的个数，其中二分查找的效率更高，能够更快速地得到答案。

### 回答3：
这个问题可以使用线段树来解决。首先，我们需要对这个序列建立线段树。每个节点代表一段区间，包含该区间内所有数的最大值和最小值，并且递归地将这个区间分成两个子区间。生成线段树时需要进行以下步骤：

1. 如果当前节点代表的区间完全在[l, r]区间外，则可以直接返回节点的信息，代表这个区间内没有介于[l, r]的数。如果当前节点代表的区间被[l, r]完全包含，则返回区间内的数的个数。
2. 如果当前节点的区间和[l, r]有交集（即有些数在[l, r]之间，有些数不在），则需要对子节点进行递归。
3. 递归左右子节点，将它们的返回值相加即可得到这个区间内介于[l, r]的数的个数。

如果当前节点代表的区间左端点和右端点都在[l, r]前面，则没有介于[l, r]的数，返回0。

如果当前节点代表的区间左端点和右端点都在[l, r]后面，则没有介于[l, r]的数，返回0。

否则，当前节点代表的区间左右端点有部分介于[l, r]之间，那么就需要递归左右子节点，将它们返回的答案相加。

最终递归得到的结果即为[l, r]区间内介于该序列的数的个数。线段树的建立时间复杂度为O(n log n)，每次查询的时间复杂度为O(log n)。因此，总的时间复杂度为O(n log n)。