最小用户数量 - CodeFancy 账号竞赛分析

这个问题可以通过构建一个图来解决。每个账号可以看作是图中的一个节点，每场比赛可以看作是连接这些节点的一条边。如果一个账号参加了多场比赛，那么这个账号对应的节点之间会有多条边相连。我们的目标是找到图中的连通分量的个数，即最少的人数。

首先，我们需要构建图。可以使用一个邻接表来表示图的连接关系。对于每一场比赛，我们将参加比赛的账号之间建立边的连接。

接下来，我们需要找到图中的连通分量的个数。可以使用深度优先搜索（DFS）算法来实现。从第一个账号开始，对每个未被访问过的账号进行深度优先搜索，将所有与之相连的账号标记为已访问，直到没有未被访问的账号为止。这样就找到了一个连通分量。再从未被访问的账号中选择一个继续进行深度优先搜索，直到所有的账号都被访问过为止，这样就找到了所有的连通分量。

最后，输出连通分量的个数即为最少的人数。

以下是使用 Python 代码实现的解法：

def dfs(node, visited, graph):
    visited[node] = True
    for neighbor in graph[node]:
        if not visited[neighbor]:
            dfs(neighbor, visited, graph)

n, m = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(n + 1)]
for _ in range(m):
    accounts = list(map(int, input().split()))[1:]
    for i in range(len(accounts)):
        for j in range(i + 1, len(accounts)):
            graph[accounts[i]].append(accounts[j])
            graph[accounts[j]].append(accounts[i])

visited = [False] * (n + 1)
count = 0
for i in range(1, n + 1):
    if not visited[i]:
        dfs(i, visited, graph)
        count += 1

print(count)

复杂度分析： 构建图的时间复杂度为 O(mk^2)，其中 m 是比赛的数量， k 是每场比赛的账号数量。深度优先搜索的时间复杂度为 O(n+m)，其中 n 是账号的数量。因此，总的时间复杂度为 O(mk^2 + n+m)。

注意：以上代码只是一种解法，可能存在多种不同的解法。