leecode 690. 员工的重要性（dfs+bfs）

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：

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 。

题解
题目中需要给定id寻找对应的员工，使用hash结构来存储id与职员的对应关系，其次就需要遍历该id中所有下属职员，当然直接下属职员还有其对应的下属人员，以此类推，树结构不就是这样的吗？相当于以id 为 根节点，其直接下属人员为其子节点，以此类推……要得到最后的总重要度结果遍历树就可以啦。遍历树结构有两种方式，一种是深度优先遍历，一种是广度优先遍历。
1）深度优先遍历方式：需要使用递归操作来进行。先找到根据id找到职员，然后遍历职员的sub子集。一层层递归下去。

/*
// Definition for Employee.
class Employee {
public:
    int id;
    int importance;
    vector<int> subordinates;
};
*/
class Solution {
public:
    unordered_map<int,Employee*> hash;
    int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
        for(auto p:employees)
        {
            hash[p->id] = p;
        }
        return dfs(id);
    
    }
    int dfs(int id)
    {
        auto p=hash[id];
        int res=p->importance;
        for(auto son:p->subordinates)
        {
            res+=dfs(son);
        }
        return res;
    }
};

2）广度优先遍历方式：使用迭代的方式使用队列模拟广度优先遍历，先将id加入队列，根据id找到职员信息，然后将职员的其余下属信息加入队列。

class Solution {
public:
    unordered_map<int,Employee*> hash;
    int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
        for(auto p:employees)
        {
            hash[p->id] = p;
        }
        int res=0;
        queue<int> que;
        que.push(id);
        while(!que.empty())
        {
            int tempId = que.front();
            que.pop();
            auto q = hash[tempId];
            res += q->importance;
            for(auto x:q->subordinates)
            {
                que.push(x);
            }
        }
        return res;
    }
};

标签：690,遍历,hash,int,下属,dfs,员工,bfs,id
来源： https://blog.csdn.net/yangyangcome/article/details/116332633