你有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。
给定一个员工数组 employees,其中:
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employees[i].id是第i个员工的 ID。 -
employees[i].importance是第i个员工的重要度。 -
employees[i].subordinates是第i名员工的直接下属的 ID 列表。
给定一个整数 id 表示一个员工的 ID,返回这个员工和他所有下属的重要度的 总和。
示例 1:
输入:employees = [[1,5,[2,3]],[2,3,[]],[3,3,[]]], id = 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 。
示例 2:
输入:employees = [[1,2,[5]],[5,-3,[]]], id = 5 输出:-3 解释:员工 5 的重要度为 -3 并且没有直接下属。 因此,员工 5 的总重要度为 -3。
提示:
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1 <= employees.length <= 2000 -
1 <= employees[i].id <= 2000 -
所有的
employees[i].id互不相同。 -
-100 <= employees[i].importance <= 100 -
一名员工最多有一名直接领导,并可能有多名下属。
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employees[i].subordinates中的 ID 都有效。
哈希+深度优先搜索。先用 Map 建立起 id 到用户的映射关系,再深度优先搜索所有下属员工的优先级。
- 一刷
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link:{sourcedir}/_0690_EmployeeImportance.java[role=include]

