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690. 员工的重要性
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：
-
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：
-
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。
-
employees[i].subordinates中的 ID 都有效。
思路分析
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。
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/**
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*/
public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
Map<Integer, Employee> idMap = new HashMap<>();
employees.forEach(e -> idMap.put(e.id, e));
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(id);
int result = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
Integer no = queue.poll();
Employee employee = idMap.get(no);
result += employee.importance;
employee.subordinates.forEach(queue::offer);
}
}
return result;
}