Python 中的员工重要性

假设我们有一个员工信息的数据结构，其中包含员工的唯一 ID、其重要性值以及其直接下属的 ID。例如，员工 1 是员工 2 的领导，员工 2 是员工 3 的领导。假设他们的重要性值分别为 15、10 和 5。那么员工 1 的数据结构类似于 [1, 15, [2]]，员工 2 的数据结构类似于 [2, 10, [3]]，员工 3 的数据结构类似于 [3, 5, []]。

因此，如果我们拥有公司员工的信息以及一个员工 ID，我们必须找到该员工及其所有下属的总重要性值。

因此，如果输入类似于 [[1, 5, [2, 3]], [2, 3, []], [3, 3, []]], 1，则输出将为 11，因为 Emp1 的重要性值为 5，并且 Emp1 有两个直接下属，它们是 Emp2 和 Emp3。现在两者都具有重要性值 3。因此，Emp1 的总重要性值为 5 + 3 + 3 = 11。

为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：

  • weight := 一个新的映射，leader := 一个新的映射
  • 对于 employees 中的每个 e，执行
    • weight[e[0]] := e[1]
    • leader[e[0]] := e[2]
  • res := 0
  • res := res + weight[id]
  • queue := leader[id]
  • 当 queue 不为零时，执行
    • new_queue := 一个新的列表
    • node := 从 queue 中删除最后一个元素
    • res := res + weight[node]
    • 如果 leader[node] 不为零，则
      • new_queue := new_queue + leader[leader 的大小]
    • queue := queue + new_queue
  • 返回 res

让我们看看以下实现以获得更好的理解：

示例

 实时演示

class Solution(object):
   def getImportance(self, employees, id):
      weight = {}
      leader = {}
      for e in employees:
         weight[e[0]] = e[1]
         leader[e[0]] = e[2]
      res = 0
      res += weight[id]
      queue = leader[id]
      while queue:
         new_queue = []
         node = queue.pop()
         res += weight[node]
         if leader[node]:
            new_queue += leader[node]
         queue += new_queue
      return res
ob = Solution()
print(ob.getImportance([[1, 5, [2, 3]], [2, 3, []], [3, 3, []]], 1))

输入

[[1, 5, [2, 3]], [2, 3, []], [3, 3, []]], 1

输出

11

更新于：2020 年 7 月 4 日

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