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员工的重要性（题号690）
题目
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
链接
解释
这题其实比较简单了，属于那种一看就知道答案的问题，解决方案也有很多种。
核心就是对领导的多个下属进行多次查找，用递归和迭代都可以，借助Map可以更快的找到下属，但会占用额外的空间。
自己的答案（Map+迭代）
先看代码👇：
var GetImportance = function (employees, id) {
var obj = new Map()
res = 0
root = [id]
for (const item of employees) {
obj.set(item.id, item)
}
while (root.length) {
var item = obj.get(root.pop())
res += item.importance
root = root.concat(item.subordinates)
}
return res
};
首先搞一个for循环，然后以id为key，将所有的员工都转化成一个Map，之后从给定的id开始查找，将当前元素的下属继续聚合到root中去，以此不断找到下属。
这种解法的执行用时很快，但是内存消耗较大，但没办法，毕竟新建了一个Map来存储员工数据，属于典型的用空间换时间解法。
自己的答案（纯迭代）
代码相比上一种解决方案更简单👇：
var GetImportance = function (employees, id) {
var res = 0
root = [id]
while (root.length) {
var activeId = root.pop()
item = employees.find(item => item.id === activeId)
res += item.importance
root = root.concat(item.subordinates)
}
return res
};
去掉了存储Map的过程，每次都使用数组的find方法来进行查找操作，如此依赖，执行时间直接倒数30%，但是内存占用直接90%以上，因为除了root和res，并没有新增任何变量，如果需要用时间换空间，这可以是一种做法，而且从代码量上来更少了。
自己的答案（Map+递归）
和迭代的核心逻辑差不多，不同处就是将迭代替换成了递归，也就是深度优先搜索👇：
var GetImportance = function (employees, id) {
var obj = new Map()
res = 0
for (const item of employees) {
obj.set(item.id, item)
}
function dfs(id) {
const { importance, subordinates} = obj.get(id)
var total = importance
for (const itemId of subordinates) {
total += dfs(itemId)
}
return total
}
return dfs(id)
};
没啥可说的，效果和Map+迭代差不多，运行时间相差无几，都很快，但内存占用也都很多。
自己的答案（纯递归）
纯递归的逻辑和纯迭代差不多，用的都是数组的find方法👇：
var GetImportance = function (employees, id) {
function dfs(id) {
const { importance, subordinates} = employees.find(item => item.id === id)
var total = importance
for (const itemId of subordinates) {
total += dfs(itemId)
}
return total
}
return dfs(id)
};
让人惊喜的是这种方法竟然是最折中的方法，运行速度不是最快的，内存占用也不是最多的，而都是70%左右👇：
如果需要取折中效果的话可以使用这种方法。
更好的答案
无
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经过有些朋友的提醒，感觉也应该按照题型分类
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