递归690. 员工的重要性

Posted 2021-06-11 7TribeZ

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C++map用法

深度优先搜索，递归

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690. 员工的重要性

难度简单

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 。

 

C++map用法

https://blog.csdn.net/sevenjoin/article/details/81943864

 

深度优先搜索，递归

深度优先搜索的做法非常直观。根据给定的员工编号找到员工，从该员工开始遍历，对于每个员工，将其重要性加到总和中，然后对该员工的每个直系下属继续遍历，直到所有下属遍历完毕，此时的总和即为给定的员工及其所有下属的重要性之和。

实现方面，由于给定的是员工编号，且每个员工的编号都不相同，因此可以使用哈希表存储每个员工编号和对应的员工，即可通过员工编号得到对应的员工。

C++

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

class Solution {
public:
    map<int,Employee*>mp;

    int dfs(int id)
    {
        Employee *employee=mp[id];
        int total=employee->importance;
        for (int subId:employee->subordinates)
        {
            total +=dfs(subId);
        }
        return total;
    }
    int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
        for (auto &employee:employees){
            mp[employee->id]=employee;
        }
        return dfs(id);
    }
};

python

class Solution:
    def getImportance(self, employees: List['Employee'], idx: int) -> int:
        mp = {employee.id: employee for employee in employees}

        def dfs(idx: int) -> int:
            employee = mp[idx]
            total = employee.importance + sum(dfs(subIdx) for subIdx in employee.subordinates)
            return total
        
        return dfs(idx)