LeetCode690. 员工的重要性

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 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，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。

注意:

1. 一个员工最多有一个直系领导，但是可以有多个直系下属
2. 员工数量不超过2000。

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思路：利用哈希表来存储员工的信息，找到指定id的员工后，采用广度优先遍历算法来遍历编号为id的员工及其下属员工。

/*
// 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) {
        Employee emp=null;
		int sum=0;   //重要度
		HashMap<Integer,Employee> map=new HashMap<Integer,Employee>();  //存储员工信息
	    for(Employee e:employees) {
	    	map.put(e.id, e);
	    }
	    //广度优先遍历员工
	    ArrayDeque<Employee> queue=new ArrayDeque<Employee>();
	    queue.addLast(map.get(id));
	    while(!queue.isEmpty()) {
	    	emp=queue.removeFirst();
	    	sum+=emp.importance;
	    	for(int i:emp.subordinates) {
	    		queue.addLast(map.get(i));
	    	}
	    }
		return sum;
    }
}