//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 = 1 //1 。 // // // // // 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 。 // // Related Topics 深度优先搜索 广度优先搜索 哈希表 // 👍 195 👎 0 package leetcode.editor.cn; import com.code.leet.entiy.Employee; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; //690:员工的重要性 public class EmployeeImportance{ public static void main(String[] args) { //测试代码 Solution solution = new EmployeeImportance().new Solution(); } //力扣代码 //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion) /* // Definition for Employee. class Employee { public int id; public int importance; public List subordinates; }; */ class Solution { Map map = new HashMap<>(); public int getImportance(List employees, int id) { for(Employee employee:employees){ map.put(employee.id,employee); } return dfs(id); } private int dfs(int id){ Employee employee = map.get(id); int total = employee.importance; List subordinates = employee.subordinates; for(int subordinaty:subordinates){ total+=dfs(subordinaty); } return total; } } //leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion) }