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# 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：

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 。

# 分析

使用 遍历 求和的方式

  • 找到 目的员工 id
  • 找到 目的员工 id 的下属员工

# 深度优先

var GetImportance = function (employees, id) {
  const map = new Map()
  // 使用 map 提高查询效率
  for (let employee of employees) {
    map.set(employee.id, employee)
  }
  const dfs = (id) => {
    const employee = map.get(id)
    let total = employee.importance
    let subordinates = employee.subordinates
    for (const id of subordinates) {
      total += dfs(id)
    }
    return total
  }
  return dfs(id)
}

# 广度优先

var GetImportance = function (employees, id) {
  const map = new Map()
  for (let employee of employees) {
    map.set(employee.id, employee)
  }
  let queue = [map.get(id)]
  let total =  0
  while(queue.length){
    const employee = queue.shift()
    total += employee.importance
    for(let id of employee.subordinates){
      queue.push(map.get(id))
    }
  }
  return total
}

# 参考资料