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。
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/*
// Employee info
class Employee {
public:
int id;
int importance;
vector<int> subordinates;
};
*/
class Solution {
unordered_map<int,Employee*> m;//id,其地址的映射关系
public:
int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
int sum = 0;
for(auto Ep : employees)
m[Ep->id] = Ep;
dfs(m[id],sum);
return sum;
}
void dfs(Employee* p, int &sum)
{
sum += p->importance;
for(int id : p->subordinates)
dfs(m[id],sum);
}
};
class Solution {
unordered_map<int,Employee*> m;//id,其地址的映射关系
public:
int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
int sum = 0;
for(auto Ep : employees)
m[Ep->id] = Ep;
//BFS
queue<int> q;
q.push(id);
while(!q.empty())
{
sum += m[q.front()]->importance;
for(int &id : m[q.front()]->subordinates)
q.push(id);
q.pop();
}
return sum;
}
};