题目大意：
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 == npreferences[i].length == n - 10 <= preferences[i][j] <= n - 1preferences[i]不包含ipreferences[i]中的所有值都是独一无二的pairs.length == n/2pairs[i].length == 2xi != yi0 <= xi, yi <= n - 1- 每位朋友都 恰好 被包含在一对中
前言：
最近很多朋友私信我，问到为什么最近博客更新变少了？这里统一回复一下，真的非常抱歉，最近接了一个私活，项目很大，而且是从零开始的那种。从项目架构到云服务器搭建，以及数据库设计，api设计，web端，app端甚至各种小程序端都有所涉及。事无巨细，全部亲力亲为，因此实在难以抽出时间来更新刷题博客。这个项目中运用到的技术也很广泛，总结了一下，大概包括以下内容：
SpringBoot，SpringSecurity，MyBatis，MyBatisGenerator，PageHelper，Swagger，Hibernator-Validator，Elasticsearch，RabbitMQ，Redis，MongoDB，Docker，Druid，OSS，JWT，LogStash，Lombok
Vue，Vue-router，Vuex，Element，Axios，v-charts，Js-cookie，nprogress
Android，iOS，MVVM，rx等
如果有时间的话，也很想和大家分享一下目前这个私活中学到的一些知识，希望能对大家有所帮助。虽然项目很忙，但今后我还会每周参加leetcode周赛，并尽量保持每周更新一些周赛题目的讲解。此外本网站的题目还会保持更新，大家可以随时查看leetcode每道题目的公司tag以及加锁题目内容。以下言归正传：
如果想查看本题目是哪家公司的面试题，请参考以下免费链接： https://leetcode.jp/problemdetail.php?id=1583
解题思路分析：
个人觉得这道题目的描述并不是那么清晰，题目中说，
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
如果将条件完整描述一下，应该是下面这样子：
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
或者
x与v的亲近程度胜过x与y，且v与x的亲近程度胜过v与u
的情况下x会刚到不开心。
此外，
y与v的亲近程度胜过y与x，且v与y的亲近程度胜过v与u
或者
y与u的亲近程度胜过y与x，且u与y的亲近程度胜过u与v
的情况下y会刚到不开心。
单纯看上面的条件你可能会蒙掉，这里简单总结一下即是：对于任意两个分组，如果其中一个人在另一组中有个相好的，即这个人与那个相好的关系要好于本组中的另一人，同时，那个相好的与这个人的关系也好于他同组的另一个人时，此时当前人是不开心的。返回结果应该加一，不过这里需要注意一点，这个人在和其他组的比较中可能已经存在其他不开心的组合，因此这里的计数或许会出现重复累加的情况，解决这个问题我们可以使用一个访问数组，来记录下哪些人已经是不开心的状态，再遇到此人不开心时，不要重复计数。
接下来说下解题过程：
- 首先，将其他所有人在每个人心目中的亲密关系排行记录一下，我们使用一个二维的数组：int[][] happyMap; 数组的一维下标代表每个人的编号，二维下标则是该人在当前人心目中的亲近排行。因此，我们happyMap[v][x]代表了，x在v心中的地位，数字越小，地位越靠前。
- 定义一个访问数组，记录下已经标记为不开心的人。
- 二层循环，遍历比较每两组人。统计不开心的人数（注意使用访问数组排重）。
实现代码：
public int unhappyFriends(int n, int[][] preferences, int[][] pairs) {
int[][] happyMap = new int[n][n]; // 每个人心中其他人的亲密度排行
for(int i=0;i<preferences.length;i++){ // 循环每个人
for(int j=0;j<preferences[i].length;j++){ // 循环其他人
happyMap[i][preferences[i][j]]=j; // j在i心中的排行为当前顺位
}
}
int res=0; // 返回结果
boolean[] visited = new boolean[n]; // 标记不开心的人
for(int i=0;i<pairs.length;i++){ // 循环每一组
int x=pairs[i][0]; // x同学
int y=pairs[i][1]; // y同学
for(int j=0;j<pairs.length;j++){ // 循环另一组
if(i==j) continue; // 两组相同时，跳过
int u=pairs[j][0]; // u同学
int v=pairs[j][1]; // v同学
// 如果x还未标记为不开心，并且
// x与u的关系好于x与y，并且u与x的关系好于u与v
// 或者x与v的关系好于x与y，并且v与x的关系好于v与u
if(!visited[x]&&(happyMap[x][u]<happyMap[x][y]
&&happyMap[u][x]<happyMap[u][v]||
happyMap[x][v]<happyMap[x][y]
&&happyMap[v][x]<happyMap[v][u])){
visited[x]=true; // x同学不开心
res++; // 返回结果加一
}
// 如果y还未标记为不开心，并且
// y与v的关系好于y与x，并且v与y的关系好于v与u
// 或者y与u的关系好于y与x，并且u与y的关系好于u与v
if(!visited[y]&&(happyMap[y][v]<happyMap[y][x]
&&happyMap[v][y]<happyMap[v][u]
||happyMap[y][u]<happyMap[y][x]
&&happyMap[u][y]<happyMap[u][v])){
visited[y]=true; // y同学不开心
res++; // 返回结果加一
}
}
}
return res;
}本题解法执行时间为7ms。
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