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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 。

来源：力扣（LeetCode）

链接：https://leetcode-cn.com/problems/employee-importance
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思路分析

这个题目比较好，属于数据结构的实际应用，我们在日常开发中也常常定义结构，使我们的代码思路更加清晰，可读性更加好！这个题目可以用 DFS 和 BFS 解决。
DFS 全称是 Depth First Search，中文名是深度优先搜索，是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先，就是说每次都尝试向更深的节点走。
BFS 全称是 Breadth First Search，中文名是宽度优先搜索，也叫广度优先搜索。所谓宽度优先。就是每次都尝试访问同一层的节点。如果同一层都访问完了，再访问下一层。

AC代码

class Employee {
    public int id;
    public int importance;
    public List<Integer> subordinates;
};

public class DayCode {
    
    public int ans = 0;

    /**
     * dfs
     * @param employees
     * @param id
     * @return
     */
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<>(employees.size());
        for (Employee item : employees) {
            map.put(item.id, item);
        }
        dfs(map, id);
        return ans;
    }

    public void dfs(Map<Integer, Employee> map, int id) {
        Employee target = map.get(id);
        ans += target.importance;
        for (int i = 0; i < target.subordinates.size(); i++) {
            int subordinatesId = target.subordinates.get(i);
            dfs(map, subordinatesId);
        }
    }


    /**
     * bfs
     * @param employees
     * @param id
     * @return
     */
    public int getImportance1(List<Employee> employees, int id) {
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<>(employees.size());
        for (Employee item : employees) {
            map.put(item.id, item);
        }
        Queue<Employee> queue = new LinkedList<>();
        Employee target = map.get(id);
        queue.offer(target);

        while (!queue.isEmpty()) {
            Employee temp = queue.poll();
            ans += temp.importance;

            for (int i = 0; i < temp.subordinates.size(); i++) {
                Employee subordinatesEmployee = map.get(temp.subordinates.get(i));
                queue.offer(subordinatesEmployee);
            }
        }
        return ans;
    }
}
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