690. Employee Importance

题目描述和难度

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 1:

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。

注意:

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。

题目难度：简单。
英文网址：690. Employee Importance 。
中文网址：690. 员工的重要性。

思路分析

求解关键：这是一道典型的图算法的基本问题，从起点开始遍历，遍历到没有下属结点的结点就可以了。

两种遍历的方法都可以使用 + 使用深度优先遍历，隐式地调用栈。 + 使用广度优先遍历，显示地使用队列。

参考解答

参考解答1：DFS。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

class Employee {
    // It's the unique id of each node;
    // unique id of this employee
    public int id;
    // the importance value of this employee
    public int importance;
    // the id of direct subordinates
    public List<Integer> subordinates;
};

public class Solution {

    private int sum = 0;
    private Set<Integer> visited;
    private Map<Integer, Employee> map;

    // 深度优先遍历

    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        map = new HashMap<>();
        for (Employee employee : employees) {
            map.put(employee.id, employee);
        }
        visited = new HashSet<>();
        dfs(map.get(id));
        return this.sum;
    }

    private void dfs(Employee employee) {
        if (!visited.contains(employee.id)) {
            visited.add(employee.id);
            this.sum += employee.importance;
            for (Integer id : employee.subordinates) {
                dfs(map.get(id));
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Employee employee1 = new Employee();
        employee1.id = 1;
        employee1.importance = 5;
        List<Integer> subordinates1 = new ArrayList<>();
        subordinates1.add(2);
        subordinates1.add(3);
        employee1.subordinates = subordinates1;

        Employee employee2 = new Employee();
        employee2.id = 2;
        employee2.importance = 3;
        employee2.subordinates = new ArrayList<>();

        Employee employee3 = new Employee();
        employee3.id = 3;
        employee3.importance = 3;
        employee3.subordinates = new ArrayList<>();

        List<Employee> employees = new ArrayList<>();
        employees.add(employee1);
        employees.add(employee2);
        employees.add(employee3);

        Solution solution = new Solution();
        int importance = solution.getImportance(employees, 1);
        System.out.println(importance);
    }
}

参考解答2：BFS。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class Solution2 {

    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<>();
        for (Employee employee : employees) {
            map.put(employee.id, employee);
        }
        Set<Integer> visited = new HashSet<>();
        LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();
        int res = 0;
        queue.addLast(id);
        while (!queue.isEmpty()) {
            Integer curId = queue.removeFirst();
            if (!visited.contains(curId)) {
                Employee curEmp = map.get(curId);
                res += curEmp.importance;
                for (Integer eid : curEmp.subordinates) {
                    queue.addLast(eid);
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

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