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宁波seo站外优化推广,发稿推广,网络营销专员是干嘛的,建设部网站业绩如何录入本文涉及知识点 CBFS算法 LeetCode690. 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[…

本文涉及知识点

C++BFS算法

LeetCode690. 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:
在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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。

C++BFS

根据生活常识,我们假定没有任何两位员工互为领导。如果互为领导,本题无法计算。
我们令 本人是自己的0层下属,直接下属是1层下属,直接下属的直接下属是二级下属…
leves[i]记录id 的i层下属。
BFS的状态表示:cur。
BFS的后续状态:cur的直接下属。
BFS的初始状态:leves[0] = {id};
BFS的返回值,所有的cur重要性之和。
BFS的重复处理:根据生活常识,无需处理重复。
预处理:向量vIDtoPtr记录 各id对应的员工信息。

代码

核心代码

class Employee {public:int id;int importance;vector<int> subordinates;};class Solution {public:int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {vector<Employee*> vIDToPtr(2000 + 1);for ( auto& ptr : employees) {vIDToPtr[ptr->id] = ptr;}queue<int > que;que.emplace(id);int ret = 0;while (que.size()) {int cur = que.front();que.pop();auto ptr = vIDToPtr[cur];ret += ptr->importance;for (const auto& next : ptr->subordinates) {que.emplace(next);}}return ret;}};

单元测试

namespace LeetCode690
{//LeetCode690. 员工的重要性TEST_CLASS(LeetCode690){public:class Employee {public:int id;int importance;vector<int> subordinates;};class Solution {public:int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {vector<Employee*> vIDToPtr(2000 + 1);for ( auto& ptr : employees) {vIDToPtr[ptr->id] = ptr;}queue<int > que;que.emplace(id);int ret = 0;while (que.size()) {int cur = que.front();que.pop();auto ptr = vIDToPtr[cur];ret += ptr->importance;for (const auto& next : ptr->subordinates) {que.emplace(next);}}return ret;}};vector<Employee> employees;vector<Employee*> ToPtr(vector<Employee>& employees) {vector<Employee*> ret;for (auto& e : employees) {ret.emplace_back(&e);}return ret;}int id;TEST_METHOD(TestMethod1){employees = { {1,5,{2,3}},{2,3,{}},{3,3,{}} }, id = 1;auto res = Solution().getImportance(ToPtr(employees), id);AssertEx(11, res);}TEST_METHOD(TestMethod2){employees = { {1,2,{5}},{5,-3,{}} }, id = 5;auto res = Solution().getImportance(ToPtr(employees), id);AssertEx(-3, res);}};
}


如果有不明白的,请加文末QQ群。

扩展阅读

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测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

http://www.hkea.cn/news/410756/

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