题目描述

给定一个保存员工信息的数据结构，它包含了员工 唯一的 id ，重要度 和 直系下属的 id 。

比如，员工 1 是员工 2 的领导，员工 2 是员工 3 的领导。他们相应的重要度为 15 , 10 , 5 。那么员工 1 的数据结构是 [1, 15, [2]] ，员工 2的 数据结构是 [2, 10, [3]] ，员工 3 的数据结构是 [3, 5, []] 。注意虽然员工 3 也是员工 1 的一个下属，但是由于 并不是直系 下属，因此没有体现在员工 1 的数据结构中。

现在输入一个公司的所有员工信息，以及单个员工 id ，返回这个员工和他所有下属的重要度之和。
 
示例：

输入：[[1, 5, [2, 3]], [2, 3, []], [3, 3, []]], 1
输出：11
解释：
员工 1 自身的重要度是 5 ，他有两个直系下属 2 和 3 ，而且 2 和 3 的重要度均为 3 。因此员工 1 的总重要度是 5 + 3 + 3 = 11 。

提示：

    一个员工最多有一个 直系 领导，但是可以有多个 直系 下属
    员工数量不超过 2000 。

朴素递归

 1 /*
 2 // Definition for Employee.
 3 class Employee {
 4     public int id;
 5     public int importance;
 6     public List<Integer> subordinates;
 7 };
 8 */
 9 
10 class Solution {
11     public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
12         int size = employees.size();
13 
14         if (size == 1) {
15             return employees.get(0).importance;
16         }
17 
18         return dfs(id, employees);
19     }
20 
21     public int dfs(int parent, List<Employee> employees) {
22         Employee parEmp = null;
23         // 找到父亲
24         for (int i = 0; i < employees.size(); i++) {
25             if (employees.get(i).id == parent) {
26                 parEmp = employees.get(i);
27                 break;
28             }
29         }
30 
31         int sum = parEmp.importance;
32 
33         // 获取直系下属的id集合
34         List<Integer> sub = parEmp.subordinates;
35 
36         for (int i = 0; i < sub.size(); i++) {
37             sum += dfs(sub.get(i), employees);
38         }
39 
40         return sum;
41     }
42 }

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递归+Map实现

 1 /*
 2 // Definition for Employee.
 3 class Employee {
 4     public int id;
 5     public int importance;
 6     public List<Integer> subordinates;
 7 };
 8 */
 9 
10 class Solution {
11     public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
12         int size = employees.size();
13 
14         if (size == 1) {
15             return employees.get(0).importance;
16         }
17 
18         Map<Integer, Integer> map = getMap(employees);
19 
20         return dfs(id, employees, map);
21     }
22 
23     // 开辟一个哈希表，通过线性O(n)的复杂度先预处理好，方便每次递归获取上级领导，即不用每次递归还要花费O(n)的线性复杂度去拿到上级领导对象
24     public Map<Integer, Integer> getMap(List<Employee> employees) {
25         Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
26         for (int i = 0; i < employees.size(); i++) {
27             map.put(employees.get(i).id, i);
28         }
29 
30         return map;
31     }
32 
33     public int dfs(int parent, List<Employee> employees, Map<Integer, Integer> map) {
34         Employee parEmp = employees.get(map.get(parent));
35 
36         int sum = parEmp.importance;
37 
38 
39         // 获取直系下属的id集合
40         List<Integer> sub = parEmp.subordinates;
41 
42         for (int i = 0; i < sub.size(); i++) {
43             sum += dfs(sub.get(i), employees, map);
44         }
45 
46         return sum;
47     }
48 }

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BFS +Map

 1 /*
 2 // Definition for Employee.
 3 class Employee {
 4     public int id;
 5     public int importance;
 6     public List<Integer> subordinates;
 7 };
 8 */
 9 
10 class Solution {
11     public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
12         int size = employees.size();
13 
14         if (size == 1) {
15             return employees.get(0).importance;
16         }
17 
18         // 额外开一个哈希表，用于记录员工对应的下标，方便后面直接O(1)时间获取
19         Map<Integer, Integer> map = getMap(employees);
20 
21         // bfs
22         Deque<Employee> deque = new LinkedList<>();
23         deque.add(employees.get(map.get(id)));
24         
25         int sum = 0;
26         while (deque.size() > 0) {
27             // 弹出
28             Employee parent = deque.poll();
29             List<Integer> subList = parent.subordinates;
30             sum += parent.importance;
31             // 遍历所有下属
32             for (int subId : subList) {
33                 Employee subEmp = employees.get(map.get(subId));
34                 // 将下属进队列
35                 deque.add(subEmp);
36             }
37         }
38 
39         return sum;
40     }
41 
42     public Map<Integer, Integer> getMap(List<Employee> employees) {
43         Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
44         for (int i = 0 ; i < employees.size(); i++) {
45             // 将员工编号id作为map的键，员工所在集合的索引下标作为值
46             map.put(employees.get(i).id, i);
47         }
48         return map;
49     }
50 }

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