由于区间内会存在多种相同的颜色，只需要提取出其中能做出贡献的一部分，统计即可。
如果对于区间 \([l,r]\) 中，某种颜色第一次出现在位置 \(x\)，则意味着该种颜色上一次出现的位置小于 \(l\)。
那么，假设位置 \(i\) 的颜色为 \(c\)，上一个颜色为 \(c\) 的位置记为 \(p_i\)。
我们对于每个 \(i\) 维护这样一个 \(p_i\)。
则在区间 \([l,r]\) 中，除了首次出现的位置外的其他相同颜色的 \(p_i\) 都将会大于等于 \(l\)，这样就可以只统计区间 \([l,r]\) 中 \(p_i<l\) 的个数。
将每个点抽象在一个平面直角坐标系中，其坐标为 \((i,p_i)\)。
区间 \([l,r]\) 中 \(p_i<l\) 的个数就可以转化为在矩形 \(\begin{bmatrix}(l,l-1) &(r,l-1) \\(l,1) &(r,1)\end{bmatrix}\) 中进行二维数点。
而二维数点的过程可以通过 KDT、CDQ、树套树、二维分块等方法解决。