Решим такую алгоритмическую задачу: дано множество точек 
на плоскости, имеющих метки 0 или 1. Требуется выделить область 
, в которой отношение числа 1 к числу 0 максимально, при условии, что число нулей в этой области не меньше заданного числа.
Упорядочим все точки по убыванию 
. Будем поддерживать структуру данных, которая ответит на вопрос: сколько всего чисел, добавленных в структуру, не меньше заданного числа? Тогда, если добавлять в эту структуру координаты 
всех точек, а также поддерживать упорядоченное множество значений x-координат точек с меткой 1, то алгоритм будет следующим. Для каждой просмотренной точки с меткой 1 найти количество точек с x-координатами, превосходящими координату текущей точки. Количество всех просмотренных точек с меткой 1, попавших в эту область, находится как индекс текущей точки в упорядоченном множестве.
Для реализации упорядоченного множества с функциями добавления элемента и поиска количества элементов, не меньших заданного (нахождение индекса) применяется сбалансированное дерево двоичного поиска, а точнее, дерево порядковых статистик. В Python упомянутая структура данных реализована в контейнере SortedList из библиотеки sortedcontainers. Сложность алгоритма составила 
, где 
- число всех точек, 
- число единиц.
С реализацией можно ознакомиться здесь.
В дальнейшем планируется применить реализованную процедуру для разработки объяснимых методов машинного обучения. А именно, в роли 
выступит значение одного из признаков, в роли 
- значение решающей функции в пороговой области (области "спорных точек"). Выделяемой области придается следующий смысл: число 
- порог дихотомизации признака, 
- вес при бинаризованном признаке.
