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//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 。
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// 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,
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// [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
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//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。
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// 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。
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// 示例：
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//输入：[[1, 5, [2, 3]], [2, 3, []], [3, 3, []]], 1
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//输出：11
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//解释：
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//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 = 1
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//1 。
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// 提示：
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// 一个员工最多有一个 直系 领导，但是可以有多个 直系 下属
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// 员工数量不超过 2000 。
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// Related Topics 深度优先搜索 广度优先搜索 哈希表
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// 👍 195 👎 0
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package leetcode.editor.cn;
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import com.code.leet.entiy.Employee;
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import java.util.HashMap;
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import java.util.List;
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import java.util.Map;
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//690:员工的重要性
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public class EmployeeImportance{
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public static void main(String[] args) {
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//测试代码
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Solution solution = new EmployeeImportance().new Solution();
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}
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//力扣代码
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
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/*
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// Definition for Employee.
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class Employee {
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public int id;
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public int importance;
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public List<Integer> subordinates;
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};
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*/
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class Solution {
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Map<Integer,Employee> map = new HashMap<>();
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public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
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for(Employee employee:employees){
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map.put(employee.id,employee);
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}
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return dfs(id);
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}
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private int dfs(int id){
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Employee employee = map.get(id);
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int total = employee.importance;
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List<Integer> subordinates = employee.subordinates;
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for(int subordinaty:subordinates){
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total+=dfs(subordinaty);
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}
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return total;
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}
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}
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//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
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}
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