给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。 给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。

这是一个经典的图论问题，可以使用深度优先搜索（DFS）来解决。首先，我们可以将每个人看作一个节点，将不喜欢彼此的两个人之间连一条边，形成一个无向图。然后，我们从任意一个节点开始，将其染成红色，与其相邻的节点染成蓝色，再将这些蓝色节点相邻的节点染成红色，以此类推，直到所有节点都被染色。如果在染色的过程中，出现了相邻节点颜色相同的情况，说明无法将所有人分进两组，返回 false；否则返回 true。

以下是示例代码：

class Solution {
public:
    bool possibleBipartition(int n, vector<vector<int>>& dislikes) {
        vector<vector<int>> graph(n+1);
        vector<int> colors(n+1, 0);
        for (auto& dislike : dislikes) {
            graph[dislike[0]].push_back(dislike[1]);
            graph[dislike[1]].push_back(dislike[0]);
        }
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            if (colors[i] == 0 && !dfs(graph, colors, i, 1)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    
    bool dfs(vector<vector<int>>& graph, vector<int>& colors, int node, int color) {
        colors[node] = color;
        for (int neighbor : graph[node]) {
            if (colors[neighbor] == color) {
                return false;
            }
            if (colors[neighbor] == 0 && !dfs(graph, colors, neighbor, -color)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};