跨源行情两侧各自未匹配心跳计数

一位交易员同时跑两条同标的的市场数据 feed——feed A 与 feed B，需要每天报一项运维不对称性指标：每条 feed 上有多少条心跳无法在 tolerance 毫秒容差内被另一条 feed 印证。请实现 solution(stream_a: list[int], stream_b: list[int], tolerance: int) -> list[int]，返回长度为 2 的列表 [count_unmatched_a, count_unmatched_b]：

• count_unmatched_a = #{i in stream_a：在 stream_b 中不存在 b 使得 |stream_a[i] - b| <= tolerance}
• count_unmatched_b = #{j in stream_b：在 stream_a 中不存在 a 使得 |stream_b[j] - a| <= tolerance}

stream_a 与 stream_b 都是严格升序的整数毫秒时间戳数组。两侧均按"存在性语义"独立计数——一侧的某条心跳可以同时印证另一侧任意多条查询。两次对称的线性扫描各用一个指针，总工作量 O(N + M)。

算法

A 侧扫描：维护指向 stream_b 的指针 j。让 i 顺序遍历 stream_a，对每个 i 持续推进 j，直到 stream_b[j] >= stream_a[i] - tolerance。内层循环结束后，若 j 仍在范围内，stream_b[j] 就是不小于下界的最小辅 feed 时间戳——也就是闭区间窗口里的唯一候选——一次 stream_b[j] <= stream_a[i] + tolerance 判断即可裁定是否存在。判断不通过则 i 计入 count_unmatched_a 一次。stream_a 严格升序保证下界非递减，j 永不回退。

B 侧扫描是镜像版本：交换 stream_a 和 stream_b 的角色，把指针重置回 0（目标数组换了，A 侧的单调性对 B 侧毫无意义），跑同样的循环、累计 count_unmatched_b。

边界情形：

• 若 len(stream_a) == 0 返回 [0, len(stream_b)]（A 侧没有元素；B 侧每个 b 都没有 a 可以印证，全部 unmatched）。
• 若 len(stream_b) == 0 返回 [len(stream_a), 0]（对称）。
• 两者皆空返回 [0, 0]。
• tolerance == 0 退化为两条 feed 之间的严格等值时间戳匹配；同一份代码仍然成立，因为窗口塌缩为一个点。

例如：

stream_a  = [10, 20, 35, 50]
stream_b  = [11, 22, 49, 200]
tolerance = 2

solution(stream_a, stream_b, tolerance) 返回 [1, 1]。A 侧：10 配 11（差 1）、20 配 22（差 2）、35 在 stream_b 里找不到容差内的对手（最近的 22 和 49 都超出 2）、50 配 49（差 1），所以 count_unmatched_a = 1。B 侧：11 配 10、22 配 20、49 配 50、200 在 stream_a 里找不到容差内的对手，所以 count_unmatched_b = 1。

实践背景

当两条冗余 feed 并行跑时，跨 feed 两侧各自的"未匹配数"刻画的是单一匹配率指标无法捕捉的 feed 不对称性。若某条 feed 在悄悄丢心跳或重复推送，整体匹配率看起来还可以，但两侧的未匹配数会发生分裂——可以反推出是哪条 feed 在掉链子。这对 (count_a_only, count_b_only) 正是值班决定把哪条 feed 摘出交易链路、避免陈旧报价驱动坏成交所依赖的信号。指标按日聚合，对全天的两路心跳流跑一次。生产里心跳量动辄数十亿条，所以线性扫描的 O(N + M)（而非 O(N log M)）才是把日报压到分钟级而不是小时级的关键。