成交带异常检测：找出重复次数最多的成交指纹

实现 solution(trades: list[list]) -> list。某行情台监控正在扫一段从交易场地拿到的成交带，每一行 trades[i] 都是一个三元组 [price, size, side]（side 为 'B' 表示买方主动、'S' 表示卖方主动）。返回这段窗口内出现次数最多的三元组——也就是成交"指纹"——以 3 元列表 [price, size, side] 的形式给出。若有两组以上并列最大次数，返回其中首次出现位置最早的那一组。输入为空时返回 []。

例：solution([[100.5, 10, 'B'], [101.0, 5, 'S'], [100.5, 10, 'B'], [101.0, 5, 'S'], [100.5, 10, 'B']]) 返回 [100.5, 10, 'B']。三元组 (100.5, 10, 'B') 出现 3 次，(101.0, 5, 'S') 出现 2 次。再看 solution([[100.0, 1, 'B'], [101.0, 1, 'S'], [101.0, 1, 'S'], [100.0, 1, 'B']])：两组都各自出现 2 次，但 (100.0, 1, 'B') 首次出现在下标 0，而 (101.0, 1, 'S') 首次出现在下标 1，因此返回 [100.0, 1, 'B']。

需要明确的细节：空输入精确返回 []（不是 None、不是用零填充的三元组）；side 是单个 ASCII 字符，所以 'B' 与 'b' 视为不同（题目输入只走大写，但实现不能做隐式归一化）；price 浮点取值已确保相等比较良好，请直接用原值组键，不要做四舍五入。

用一个以 (price, size, side) 元组为键的哈希字典，同时配一份用于平局规则的 first_index，一次线性扫描即可结束 O(N)。在该规模下朴素 O(N^2) 也尚可跑完，但哈希字典版实现更清爽，尤其是平局规则——首次出现下标在键首次插入时直接记下，省得后面再回头去找。

实现细节由 stubs/stub.py 提供。

实践背景

成交带上短时间内反复出现的相同三元组，是行情台做"一眼瞥"诊断时的常见信号：一个在窗口内反复出现的指纹，往往指向某条算法主动单的特征、某种延迟套利的探针式打点，或者更糟——薄成交场地上的对敲嫌疑。研究侧在回放分钟级成交带时，也会把"重复次数最多的指纹"作为深入分析前的健康检查，因为它能用一次线性扫描把这段窗口里"最响"的重复模式单独剥出来。把平局规则锚到"首次出现位置最早"是刻意为之：当多种主动单模式重复次数并列时，运维更想把结果钉在最早的证据上，这样同一窗口反复回放得到的指纹一致，下游告警逻辑也保持确定性。