LeetCode算法题-Employee Importance(Java实现)

这是悦乐书的第291次更新,第309篇原创

01 看题和准备

今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第159题(顺位题号是690)。定义员工信息的数据结构,其中包括员工的唯一ID,他的重要性值以及他的直接下属ID。例如,员工1是员工2的领导者,员工2是员工3的领导者。他们的重要性值分别为15,10和5。然后,员工1具有[1,15,[2]]等数据结构,员工2具有[2,10,[3]],员工3具有[3,5,[]]。请注意,虽然员工3也是员工1的下属,但该关系不是直接的。现在,根据公司的员工信息和员工ID,您需要返回该员工及其所有下属的总重要性值。

输入:[[1,5,[2,3]],[2,3,[]],[3,3,[]]],1

输出:11

说明:员工1具有重要性值5,他有两个直接下属:员工2和员工3.他们都具有重要性值3.因此员工1的总重要性值是5 + 3 + 3 = 11。

注意:

  • 一名员工最多只有一名直接领导,但是可以有多名下属。

  • 最多员工人数不超过2000人。

本次解题使用的开发工具是eclipse,jdk使用的版本是1.8,环境是win7 64位系统,使用Java语言编写和测试。

02 第一种解法

题目的意思是找到所给id员工的重要性以及所有下属员工重要性之和,如果其下属员工本身也有下属,也要算进去,也就是说该问题的子问题还是问题本身。因此我们可以使用递归的方法。

先找到当前id所在的员工信息和其下属员工的id集合,我们将其下属员工id放入HashSet中,然后再去遍历所有员工集合,如果HashSet中包含当前员工的id,就累加上其重要值,然后对其下属员工进行再处理,调用递归方法,最后返回sum。

/*
// Employee info
class Employee {
    // It's the unique id of each node;
    // unique id of this employee
    public int id;
    // the importance value of this employee
    public int importance;
    // the id of direct subordinates
    public List<Integer> subordinates;
};
*/
class Solution {
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        return helper(employees, id);
    }

    public int helper(List<Employee> employees, int id){
        List<Integer> sub = null;
        int sum = 0;
        for (Employee em : employees) {
            if (em.id == id) {
                sub = em.subordinates;
                sum += em.importance;
                break;
            }
        }
        Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
        for (Integer num : sub) {
            set.add(num);   
        }
        for (Employee em : employees) {
            if (set.contains(em.id)) {
                sum += helper(employees, em.id);
            }
        }
        return sum;
    }
}

03 第二种解法

我们可以对第一种解法再优化下,依旧使用递归,但是使用HashMap对初始员工数据进行处理,以id为key,以员工信息为value。递归方法中,以id为参数,查找当前id在HashMap中对应的员工信息,定义一个sum变量,初始值为当前员工的重要性,遍历当前员工的下属员工id集合,调用递归方法本身,最后返回sum。

/*
// Employee info
class Employee {
    // It's the unique id of each node;
    // unique id of this employee
    public int id;
    // the importance value of this employee
    public int importance;
    // the id of direct subordinates
    public List<Integer> subordinates;
};
*/
class Solution {

    public Map<Integer, Employee> map ;
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        map = new HashMap<Integer, Employee>();
        for (Employee em : employees) {
            map.put(em.id, em);
        }
        return helper(id);
    }

    public int helper(int id){
        Employee em = map.get(id);
        int sum = em.importance;
        for (Integer num : em.subordinates) {
            sum += helper(num);
        }
        return sum;
    }
}

04 第三种解法

我们也可以使用迭代的方式来处理,借助队列来实现,当然你也可以使用栈。依旧是将所有的员工信息遍历放入HashMap中,以id为key,以员工信息为value。然后创建一个队列,将参数id作为初始元素入队列,接着对队列中的数据进行处理,出队列,然后使用id在HashMap中查找对应的value,找到后,累加上其重要值,然后遍历该员工的下属,将下属的id加入到队列中去,一直循环处理,直到队列为空。最后返回sum。

/*
// Employee info
class Employee {
    // It's the unique id of each node;
    // unique id of this employee
    public int id;
    // the importance value of this employee
    public int importance;
    // the id of direct subordinates
    public List<Integer> subordinates;
};
*/
class Solution {

    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<Integer, Employee>();
        for (Employee em : employees) {
            map.put(em.id, em);
        }
        int sum = 0;
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
        queue.offer(id);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int temp = queue.poll();
            Employee e = map.get(temp);
            sum += e.importance;
            for (Integer num : e.subordinates) {
                queue.offer(num);
            }
        }
        return sum;
    }
}

05 小结

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    原文作者:悦乐书
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/d8fc09a4de66
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