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。
思路:利用哈希表来存储员工的信息,找到指定id的员工后,采用广度优先遍历算法来遍历编号为id的员工及其下属员工。
/*
// Employee info
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;
};
*/
class Solution {
public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
Employee emp=null;
int sum=0; //重要度
HashMap<Integer,Employee> map=new HashMap<Integer,Employee>(); //存储员工信息
for(Employee e:employees) {
map.put(e.id, e);
}
//广度优先遍历员工
ArrayDeque<Employee> queue=new ArrayDeque<Employee>();
queue.addLast(map.get(id));
while(!queue.isEmpty()) {
emp=queue.removeFirst();
sum+=emp.importance;
for(int i:emp.subordinates) {
queue.addLast(map.get(i));
}
}
return sum;
}
}