LeetCode每日一题——690. 员工的重要性

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

/*
// Definition for Employee.
class Employee {
    public int id;
    public int importance;
    public List<Integer> subordinates;
};
*/

class Solution {
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        int size = employees.size();

        if (size == 1) {
            return employees.get(0).importance;
        }

        return dfs(id, employees);
    }

    public int dfs(int parent, List<Employee> employees) {
        Employee parEmp = null;
        // 找到父亲
        for (int i = 0; i < employees.size(); i++) {
            if (employees.get(i).id == parent) {
                parEmp = employees.get(i);
                break;
            }
        }

        int sum = parEmp.importance;

        // 获取直系下属的id集合
        List<Integer> sub = parEmp.subordinates;

        for (int i = 0; i < sub.size(); i++) {
            sum += dfs(sub.get(i), employees);
        }

        return sum;
    }
}

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递归+Map实现

/*
// Definition for Employee.
class Employee {
    public int id;
    public int importance;
    public List<Integer> subordinates;
};
*/

class Solution {
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        int size = employees.size();

        if (size == 1) {
            return employees.get(0).importance;
        }

        Map<Integer, Integer> map = getMap(employees);

        return dfs(id, employees, map);
    }

    // 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
    public Map<Integer, Integer> getMap(List<Employee> employees) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < employees.size(); i++) {
            map.put(employees.get(i).id, i);
        }

        return map;
    }

    public int dfs(int parent, List<Employee> employees, Map<Integer, Integer> map) {
        Employee parEmp = employees.get(map.get(parent));

        int sum = parEmp.importance;


        // 获取直系下属的id集合
        List<Integer> sub = parEmp.subordinates;

        for (int i = 0; i < sub.size(); i++) {
            sum += dfs(sub.get(i), employees, map);
        }

        return sum;
    }
}

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BFS +Map

/*
// Definition for Employee.
class Employee {
    public int id;
    public int importance;
    public List<Integer> subordinates;
};
*/

class Solution {
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        int size = employees.size();

        if (size == 1) {
            return employees.get(0).importance;
        }

        // 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
        Map<Integer, Integer> map = getMap(employees);

        // bfs
        Deque<Employee> deque = new LinkedList<>();
        deque.add(employees.get(map.get(id)));
        
        int sum = 0;
        while (deque.size() > 0) {
            // 弹出
            Employee parent = deque.poll();
            List<Integer> subList = parent.subordinates;
            sum += parent.importance;
            // 遍历所有下属
            for (int subId : subList) {
                Employee subEmp = employees.get(map.get(subId));
                // 将下属进队列
                deque.add(subEmp);
            }
        }

        return sum;
    }

    public Map<Integer, Integer> getMap(List<Employee> employees) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0 ; i < employees.size(); i++) {
            // 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
            map.put(employees.get(i).id, i);
        }
        return map;
    }
}

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