本文首发于公众号「五分钟学算法」,是图解 LeetCode 系列文章之一。
题目来源于 LeetCode 第 690 号问题: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 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。
题目解析
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。
动画描述
待补充
代码实现
public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
Employee emp = null;
//重要度
int sum = 0;
//存储员工信息
HashMap<Integer,Employee> map=new HashMap<Integer,Employee>(); /
for(Employee e:employees) {
map.put(e.id, e);
}
//使用广度优先遍历员工
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;
}