使用「递归/DFS」与「迭代/BFS」求解

题目描述

这是 LeetCode 上的 690. 员工的重要性 。

Tag : 「BFS」、「DFS」、「队列」

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 。

递归 / DFS

一个直观的做法是，写一个递归函数来统计某个员工的总和。

统计自身的值和直系下属的值。同时如果某个下属还有下属的话，则递归这个过程。

代码：

class Solution {
    Map<Integer, Employee> map = new HashMap<>();
    public int getImportance(List<Employee> es, int id) {
        int n = es.size();
        for (int i = 0; i < n; i++) map.put(es.get(i).id, es.get(i));
        return getVal(id);
    }
    int getVal(int id) {
        Employee master = map.get(id);
        int ans = master.importance;
        for (int oid : master.subordinates) {
            Employee other = map.get(oid);
            ans += other.importance;
            for (int sub : other.subordinates) ans += getVal(sub);
        }
        return ans;
    }
}

时间复杂度：
空间复杂度：

迭代 / BFS

另外一个做法是使用「队列」来存储所有将要计算的对象，每次弹出时进行统计，并将其「下属」添加到队列尾部。

代码：

class Solution {
    public int getImportance(List<Employee> es, int id) {
        int n = es.size();
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) map.put(es.get(i).id, es.get(i));
        int ans = 0;
        Deque<Employee> d = new ArrayDeque<>();
        d.addLast(map.get(id));
        while (!d.isEmpty()) {
            Employee poll = d.pollFirst();
            ans += poll.importance;
            for (int oid : poll.subordinates) {
                d.addLast(map.get(oid));
            }
        }
        return ans;
    }
}