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帮我在写一个算法，推测前区首球。
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入参有高位/中位/低位（H/M/L），5个前区号码，加2个后区号码。
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详情：
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高位
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1. 拿到每个前区的球号作为masterBallNumber去D9表查询，取出前17个（按线系数从大到小排列）slaveBallNumber从球号以及对应的系数值,共17x5。
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2. 再从dlt_frontend_history_top取出前3个球号（按点系数排行），无需记录系数值。
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3. 再从dlt_frontend_history_top_100取出前3个球号（按点系数排行），无需记录系数值。
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4. 再拿每个后区的球号作为主球号去D12表中查询，取出前17个（按线系数从大到小排列）slaveBallNumber从球号以及对应的系数值，共17x2。
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注意：系数值无需区分用一个统一的map即可。
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统计出这个map里面的各个球号、球号对应出现的次数、对应的系数和、 以及球号对应的百期排位、球号对应的历史排位。（其中百期排位对应的表是dlt_frontend_history_top_100，历史排位对应的表是dlt_frontend_history_top）
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注意：百期排位如果系数相同则对应的排位也相同，历史排位也一样
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最后返回各个球号、球号对应出现的次数、对应的系数和、 以及球号对应的百期排位、球号对应的历史排位。
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中位：
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1. 拿到每个红球的球号作为masterBallNumber去D9表查询，取出第一个系数 比 （系数的平均值）大的球号（也就是系数大的最小的球号）,共17x5。
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取这个这个球号向上8个球，向下8个球，共同组成17个球，同时记录这17个球号 的系数。
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2. 再从dlt_frontend_history_top取出前3个球号（按点系数排行），无需记录系数值。
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3. 再从dlt_frontend_history_top_100取出前3个球号（按点系数排行），无需记录系数值。
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4. 再拿每个后区的球号作为主球号去D12表中查询，取出第一个系数 比 （系数的平均值）大的球号（也就是系数大的最小的球号）。
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取这个这个球号向上8个球，向下8个球，共同组成17个球，同时记录这17个球号 的系数,共17x2。
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注意：系数值无需区分用一个统一的map即可。
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统计出这个map里面的各个球号、球号对应出现的次数、对应的系数和、 以及球号对应的百期排位、球号对应的历史排位。（其中百期排位对应的表是dlt_frontend_history_top_100，历史排位对应的表是dlt_frontend_history_top）
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注意：百期排位如果系数相同则对应的排位也相同，历史排位也一样
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最后返回各个球号、球号对应出现的次数、对应的系数和、 以及球号对应的百期排位、球号对应的历史排位。
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低位
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1. 拿到每个前区的球号作为masterBallNumber去D9表查询，取出系数最低的17个（由系数最小值向上17个球号）slaveBallNumber从球号以及对应的系数值,共17x5。
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2. 再从dlt_frontend_history_top取出前3个球号（按点系数排行），无需记录系数值。
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3. 再从dlt_frontend_history_top_100取出前3个球号（按点系数排行），无需记录系数值。
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4. 再拿每个后区的球号作为主球号去D12表中查询，取出系数最低的17个（由系数最小值向上17个球号）slaveBallNumber从球号以及对应的系数值，共17x2。
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注意：系数值无需区分用一个统一的map即可。
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统计出这个map里面的各个球号、球号对应出现的次数、对应的系数和、 以及球号对应的百期排位、球号对应的历史排位。（其中百期排位对应的表是dlt_frontend_history_top_100，历史排位对应的表是dlt_frontend_history_top）
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注意：百期排位如果系数相同则对应的排位也相同，历史排位也一样
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最后返回各个球号、球号对应出现的次数、对应的系数和、 以及球号对应的百期排位、球号对应的历史排位。
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