标签：690 get int employees id public 重要性 LeetCode size
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 }
提交反馈
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 }
提交反馈
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 }
提交反馈
标签：690,get,int,employees,id,public,重要性,LeetCode,size 来源： https://www.cnblogs.com/pengsay/p/14724211.html
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