累计成交量快照查询
Cumulative Volume Snapshot
开始编码撮合引擎打了一整天的成交流后，量化策略组的回测平台需要回答一个反复出现的问题：「截至时刻 t，本品种总共成交了多少股？」 这个查询会被风控复盘、TWAP/VWAP 算法的母单进度跟踪、以及 PnL 重算等多个下游系统反复触发——同一份成交数据可能在一天里被询问几十万次，每次问的 t 都不同。如果每次都重新扫一遍当天所有成交去累加，CPU 很快就被这些聚合烤干了。
请实现 solution(trades: list[tuple[int, int]], queries: list[int]) -> list[int]。trades 是按 timestamp 升序排列的成交流，每条形如 (timestamp_ms, volume)；同一毫秒内可能出现多笔成交，这些成交的时间戳相等。queries 是一组互不相关的查询时间戳（不保证有序）。对每个 queries[i] = t，返回所有满足 timestamp <= t 的成交量之和；若没有任何成交满足该条件，则返回 0。注意：当 t 正好等于某条成交的时间戳时，该条成交以及同毫秒内所有成交都要被计入。
例如 solution([(100, 10), (100, 5), (200, 7), (350, 3)], [50, 100, 150, 200, 400]) 应返回 [0, 15, 15, 22, 25]：在 t=50 时还没发生任何成交，返回 0；t=100 时前两笔都已成交（注意同毫秒的两笔都计入），累计 10 + 5 = 15；t=150 时下一笔尚未发生，仍为 15；t=200 时累计 15 + 7 = 22；t=400 时全部完成，累计 25。
朴素的 O(n·m) 做法在 10 万条成交 + 10 万次查询的规模下会被卡住。请把成交流预处理成前缀和数组，再用二分查找把每次查询压到 O(log n)，整体复杂度 O((n + m) log n)。
约束条件
- 0 ≤ len(trades) ≤ 100000
- 0 ≤ len(queries) ≤ 100000
- 每条 trade 是 `(timestamp: int, volume: int)`，`timestamp` 为毫秒级时间戳
- `trades` 按 `timestamp` 升序给出；同一时间戳可能出现多条成交（撮合引擎在同毫秒内成交）——所有时间戳等于查询值 `t` 的成交都应被计入累计
- 1 ≤ volume ≤ 10⁹（每笔成交量为正整数）
- 0 ≤ timestamp ≤ 10¹⁸
- 查询时间戳无序，且可以早于第一笔成交、晚于最后一笔、或正好命中某条成交
- 返回 `list[int]`，长度等于 `len(queries)`，第 i 项是「时间戳 ≤ queries[i] 的所有成交量之和」；若没有任何成交满足，返回 0
样例
Case 1 · statement example
输入: [[[100,10],[100,5],[200,7],[350,3]],[50,100,150,200,400]]
期望: [0,15,15,22,25]
时间戳 100 处有两笔成交 10 和 5——查询 t=100 时它们都被计入，累计 15。t=150 时下一笔（t=200）尚未发生，仍为 15。t=200 加上 7 变成 22。t=400 时全部完成，累计 25。t=50 时还没有任何成交，返回 0。
Case 2 · queries arrive out of order
输入: [[[10,100],[20,200],[30,300]],[30,5,20,100,10]]
期望: [600,0,300,600,100]
查询无序到达：t=30 时三笔全部完成，累计 600；t=5 早于第一笔，返回 0；t=20 时前两笔完成，累计 300；t=100 在所有成交之后，仍是 600；t=10 命中第一笔成交时间戳，累计 100。
最近提交
还没有提交记录。
编码区
实现 solution(...)。本地运行当前支持 Python 可见样例；服务端提交会运行可见样例和隐藏测试。
默认展示公开样例。点击「运行样例」后会在这里显示实际输出；点击「提交评测」会进入隐藏测试。
Case 1 · statement example
输入: [[[100,10],[100,5],[200,7],[350,3]],[50,100,150,200,400]]
期望: [0,15,15,22,25]
时间戳 100 处有两笔成交 10 和 5——查询 t=100 时它们都被计入，累计 15。t=150 时下一笔（t=200）尚未发生，仍为 15。t=200 加上 7 变成 22。t=400 时全部完成，累计 25。t=50 时还没有任何成交，返回 0。
Case 2 · queries arrive out of order
输入: [[[10,100],[20,200],[30,300]],[30,5,20,100,10]]
期望: [600,0,300,600,100]
查询无序到达：t=30 时三笔全部完成，累计 600；t=5 早于第一笔，返回 0；t=20 时前两笔完成，累计 300；t=100 在所有成交之后，仍是 600；t=10 命中第一笔成交时间戳，累计 100。