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1583. 统计不开心的朋友
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 i，preferences[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 0 到 n-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 xi 与 yi 配对，且 yi 与 xi 配对。
但是，这样的配对情况可能会是其中部分朋友感到不开心。在 x 与 y 配对且 u 与 v 配对的情况下，如果同时满足下述两个条件，x 就会不开心：
x与u的亲近程度胜过x与y，且u与x的亲近程度胜过u与v
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 <= 500n是偶数preferences.length == n
preferences[i].length == n - 10 <= preferences[i][j] <= n - 1
preferences[i]不包含ipreferences[i]中的所有值都是独一无二的
pairs.length == n/2pairs[i].length == 2
xi != yi0 <= xi, yi <= n - 1
- 每位朋友都 恰好 被包含在一对中
题目
乍一看会觉得这道题很复杂，其实不然；
通过模拟即可求解；
- 因为每个人都会和剩下的人有个亲近度排名，因此可以使用一个邻接矩阵来存这个稠密图
- 遍历每一对朋友
[x, y]，去邻接矩阵中查看x的亲近度排行比y高的那些朋友，是不是匹配了别人；是，则答案+1
class Solution {
public int unhappyFriends(int n, int[][] preferences, int[][] pairs) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int[][] m = new int[n][n];
//init
for (int i = 0; i < n; i ++ ) {
int w = n - 1;
m[i][i] = 0;
for (int j = 0; j < n - 1; j ++ ) {
m[i][preferences[i][j]] = w --;
}
}
for (int[] x : pairs) {
map.put(x[0], x[1]);
map.put(x[1], x[0]);
}
int res = 0;
for (int[] x : pairs) {
int wa = m[x[0]][x[1]];
for (int i = 0; i < n; i ++ ) {
if (m[x[0]][i] > wa) {
int j = map.get(i);
if (m[i][j] < m[i][x[0]] && j != x[0]) {
res ++;
break;
}
}
}
int wb = m[x[1]][x[0]];
for (int i = 0; i < n; i ++ ) {
if (m[x[1]][i] > wb) {
int j = map.get(i);
if (m[i][j] < m[i][x[1]] && j != x[1]) {
res ++;
break;
}
}
}
}
return res;
}
}
时间复杂度： O(n*n)
空间复杂度： O(n*n)
