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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 <= 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