题意：给出一个序列，每个元素有颜色。共m次操作，改变一种颜色或统计颜色的块数
由于m,n都比较大，所以我们直接mn暴力是不行的，要考虑优化。
那么mn慢在哪里呢？每次操作时，都要遍历一遍整个序列，其中访问到了很多没用的元素。
那么就从这里入手，如果我们每次只遍历要修改的元素，就能快很多。
所以我们用链表，把每种颜色的串起来，组成多个链表以供查询。每次修改时只要沿着链表走就行了，减少了无用遍历。
每次修改（把a变成b）时，遍历a链表，记录这种颜色贡献了多少个块，然后再遍历一遍，进行修改，然后再遍历一遍，记录现在贡献了多少个块，然后相减，加入答案，最后合并两个链表。
因为访问到的点不会改，所以块也不会改，所以这种方法是正确的。
但是，这种方法仍是O(mn),能不能更快一些呢？
这里就要用到 启发式合并 ，非常神奇。
方法很简单，每次修改时只需要遍历短的链表。
举例来说，对于修改（把a变成b），当a表比b表短时，正常操作；
当a表比b表长时，就交换a和b，然后以后一直把a当成b，把b当成a。（交换指针）
没了。
这样做复杂度变成了mlogn 。为什么？
考虑一次合并，最坏情况下两个链表一样长，这样合并完了后链表长度翻倍。
因为一个链表最长是n，所以即使不断翻倍，最多也是logn次。
如果两个链表不一样长，那么单次就更少了，所以平均下来上界logn，可以接受了。
启发式合并,很有意思。