持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第27天，点击查看活动详情
题目
题目链接：力扣690.员工的重要性
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 。
解题思路
👉哈希+递归
首先想到的是员工的 id 可以不对应着数组的下标，所以无法根据员工的 id 获取该员工的重要性。这里我想到的是用哈希表将员工的 id 和数组里的下标对应连接起来，这样可以直接获取到相应员工的信息。
循环遍历数组，将员工 id 和下标存入哈希表中，然后进入递归，递归函数负责累加下属的重要度之和。
- 传入的参数：员工
id，数组 - 返回条件：当员工的直接下属为空时返回
- 函数内容：累加员工的重要性，循环将员工的直接下属传入递归
👉递归
上一种方法虽然简单，但是否可以不用哈希表存储呢？
可以，就以题目给的函数为递归函数，首先遍历找出所给 id 的员工的位置（下标），将其重要度累加，再遍历该员工的直系下属，将其传入递归中，返回累加和。
👉迭代
有递归的方法几乎都可以有迭代的方法，这里迭代的方法需要用到哈希表和队列。可以把这个数组看成一个树，这样可以想到用队列了。
首先和第一种方法一样，把 id 和 下标都存入哈希表中，再把 id 都存入队列中，每弹出一个 id 就累加其重要度和遍历该员工的直系下属，将其存入队列中，直至队列为空。
代码（C++）
哈希+递归
class Solution {
public:
unordered_map<int, int> map;
int f;
void dfs(int n, vector<Employee *> employees) {
if (map.find(n) == map.end())
return ;
f += employees[map[n]]->importance;
for (int i = 0; i < employees[map[n]]->subordinates.size(); ++ i) {
dfs(employees[map[n]]->subordinates[i], employees);
}
}
int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
for (int i = 0; i < employees.size(); ++ i) {
map[employees[i]->id] = i;
}
dfs(id, employees);
return f;
}
};
递归
class Solution {
public:
int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
int n = 0, i;
for (i = 0; i < employees.size(); ++ i) {
if (id == employees[i]->id) {
n += employees[i]->importance;
break;
}
}
for (int j = 0; j < employees[i]->subordinates.size(); ++ j)
n += getImportance(employees, employees[i]->subordinates[j]);
return n;
}
};
迭代
class Solution {
public:
int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
int n = 0;
unordered_map<int, int> map;
for (int i = 0; i < employees.size(); ++ i)
map[employees[i]->id] = i;
queue<int> queue;
queue.push(id);
while (!queue.empty()) {
int f = queue.front();
queue.pop();
n += employees[map[f]]->importance;
for (int i = 0; i < employees[map[f]]->subordinates.size(); ++ i)
queue.push(employees[map[f]]->subordinates[i]);
}
return n;
}
};
总结
这题不算难，递归的方法总能想到吧，想到递归的方法了迭代的方法也就很容易了。这题可以练练哈希表的使用和层次遍历的扩展吧。
