LC 690. 员工的重要性

题目描述

这是 LeetCode 上的 690. 员工的重要性 ，难度为 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

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递归 / DFS

一个直观的做法是，写一个递归函数来统计某个员工的总和。

统计自身的 importance 值和直系下属的 importance 值。同时如果某个下属还有下属的话，则递归这个过程。

Java 代码：

class Solution {
    Map<Integer, Employee> map = new HashMap<>();
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        int n = employees.size();
        for (int i = 0; i < n; i++) map.put(employees.get(i).id, employees.get(i));
        return getVal(id);
    }
    int getVal(int id) {
        Employee master = map.get(id);
        int ans = master.importance;
        for (int oid : master.subordinates) {
            Employee other = map.get(oid);
            ans += other.importance;
            for (int sub : other.subordinates) ans += getVal(sub);
        }
        return ans;
    }
}

C++ 代码：

class Solution {
public:
    unordered_map<int, Employee*> map;
    int getImportance(vector<Employee*>& employees, int id) {
        for (auto employee : employees) map[employee->id] = employee;
        return getVal(id);
    }
    int getVal(int id) {
        Employee* master = map[id];
        int ans = master->importance;
        for (int oid : master->subordinates) {
            Employee* other = map[oid];
            ans += other->importance;
            for (int sub : other->subordinates) ans += getVal(sub);
        }
        return ans;
    }
};

Python 代码：

class Solution:
    def __init__(self):
        self.mapping = {}

    def getImportance(self, employees, id):
        for emp in employees:
            self.mapping[emp.id] = emp
        return self.getVal(id)

    def getVal(self, id):
        master = self.mapping[id]
        ans = master.importance
        for oid in master.subordinates:
            other = self.mapping[oid]
            ans += other.importance
            for sub in other.subordinates:
                ans += self.getVal(sub)
        return ans

TypeScript 代码：

map: Map<number, Employee>;
function getImportance(employees: Employee[], id: number): number {
    this.map = new Map();
    employees.forEach(emp => this.map.set(emp.id, emp));
    return getVal(id);
};
function getVal(id: number): number {
    const master = this.map.get(id);
    let ans = master.importance;
    for (const oid of master.subordinates) {
        const other = this.map.get(oid);
        ans += other.importance;
        for (const sub of other.subordinates) ans += getVal(sub);
    }
    return ans;
}

• 时间复杂度：$O(n)$
• 空间复杂度：$O(n)$

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迭代 / BFS

另外一个做法是使用「队列」来存储所有将要计算的 Employee 对象，每次弹出时进行统计，并将其「下属」添加到队列尾部。

class Solution {
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        int n = employees.size(), ans = 0;
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) map.put(employees.get(i).id, employees.get(i));
        Deque<Employee> d = new ArrayDeque<>();
        d.addLast(map.get(id));
        while (!d.isEmpty()) {
            Employee poll = d.pollFirst();
            ans += poll.importance;
            for (int oid : poll.subordinates) d.addLast(map.get(oid));
        }
        return ans;
    }
}

C++ 代码：

class Solution {
public:
    int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
        int n = employees.size(), ans = 0;
        unordered_map<int, Employee*> map;
        for (int i = 0; i < n; i++) map[employees[i]->id] = employees[i];
        deque<Employee*> d;
        d.push_back(map[id]);
        while (!d.empty()) {
            Employee* poll = d.front();
            d.pop_front();
            ans += poll->importance;
            for (int oid : poll->subordinates) d.push_back(map[oid]);
        }
        return ans;
    }
};

Python 代码：

class Solution:
    def getImportance(self, employees: List['Employee'], id: int) -> int:
        n, ans = len(employees), 0
        mapping = {emp.id: emp for emp in employees}        
        d = []
        d.append(mapping[id])
        while d:
            poll = d.pop(0)
            ans += poll.importance
            for oid in poll.subordinates:
                d.append(mapping[oid])
        return ans

TypeScript 代码：

function getImportance(employees: Employee[], id: number): number {
    const map = new Map(employees.map(emp => [emp.id, emp]));
    let ans = 0;
    const d: Employee[] = [];
    d.push(map.get(id));
    while (d.length) {
        const poll = d.shift();
        ans += poll.importance;
        for (const oid of poll.subordinates) d.push(map.get(oid));
    }
    return ans;
};

• 时间复杂度：$O(n)$
• 空间复杂度：$O(n)$

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最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.690 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面，除了讲解解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。

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