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提示

给你一份 n 位朋友的亲近程度列表,其中 n 总是 偶数

对每位朋友 ipreferences[i] 包含一份 按亲近程度从高到低排列 的朋友列表。换句话说,排在列表前面的朋友与 i 的亲近程度比排在列表后面的朋友更高。每个列表中的朋友均以 0n-1 之间的整数表示。

所有的朋友被分成几对,配对情况以列表 pairs 给出,其中 pairs[i] = [xi, yi] 表示 xiyi 配对,且 yixi 配对。

但是,这样的配对情况可能会使其中部分朋友感到不开心。在 xy 配对且 uv 配对的情况下,如果同时满足下述两个条件,x 就会不开心:

  • xu 的亲近程度胜过 xy,且
  • ux 的亲近程度胜过 uv

返回 不开心的朋友的数目

 

示例 1:

输入:n = 4, preferences = [[1, 2, 3], [3, 2, 0], [3, 1, 0], [1, 2, 0]], pairs = [[0, 1], [2, 3]]
输出:2
解释:
朋友 1 不开心,因为:
- 1 与 0 配对,但 1 与 3 的亲近程度比 1 与 0 高,且
- 3 与 1 的亲近程度比 3 与 2 高。
朋友 3 不开心,因为:
- 3 与 2 配对,但 3 与 1 的亲近程度比 3 与 2 高,且
- 1 与 3 的亲近程度比 1 与 0 高。
朋友 0 和 2 都是开心的。

示例 2:

输入:n = 2, preferences = [[1], [0]], pairs = [[1, 0]]
输出:0
解释:朋友 0 和 1 都开心。

示例 3:

输入:n = 4, preferences = [[1, 3, 2], [2, 3, 0], [1, 3, 0], [0, 2, 1]], pairs = [[1, 3], [0, 2]]
输出:4

 

提示:

  • 2 <= n <= 500
  • n 是偶数
  • preferences.length == n
  • preferences[i].length == n - 1
  • 0 <= preferences[i][j] <= n - 1
  • preferences[i] 不包含 i
  • preferences[i] 中的所有值都是独一无二的
  • pairs.length == n/2
  • pairs[i].length == 2
  • xi != yi
  • 0 <= xi, yi <= n - 1
  • 每位朋友都 恰好 被包含在一对中
通过次数
21.8K
提交次数
32.2K
通过率
67.9%

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提示 1
Create a matrix “rank” where rank[i][j] holds how highly friend ‘i' views ‘j’. This allows for O(1) comparisons between people

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贡献者
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0 人在线
行 1,列 1
n =
4
preferences =
[[1,2,3],[3,2,0],[3,1,0],[1,2,0]]
pairs =
[[0,1],[2,3]]
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