Leetcode 690. Employee Importance 员工的重要性

题目：

给定一个保存员工信息的数据结构，它包含了员工惟一的id，重要度 和 直系下属的id。

好比，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，可是因为并非直系下属，所以没有体如今员工1的数据结构中。

如今输入一个公司的全部员工信息，以及单个员工id，返回这个员工和他全部下属的重要度之和。

示例 1:

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，并且2和3的重要度均为3。所以员工1的总重要度是 5 + 3 + 3 = 11。

注意:

1. 一个员工最多有一个直系领导，可是能够有多个直系下属
2. 员工数量不超过2000。

解题思路：

使用列表进行id检索过于花费时间，因此咱们要使用哈希表来进行预处理。

使用DFS进行遍历。

代码实现：

/* // 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) {
        int result = 0;  Map<Integer, Employee> map = new HashMap<Integer, Employee>();  for (Employee e : employees) {
            map.put(e.id, e);  }
        Stack<Employee> stack = new Stack<Employee>();  Employee ee = map.get(id);  stack.push(ee);  while (!stack.isEmpty()) {
            ee = stack.pop();  result += ee.importance;  for (int i = ee.subordinates.size() - 1; i >= 0; i --) {
                stack.push(map.get(ee.subordinates.get(i)));  }
        }
        return result;  }
}