员工的重要性--Dfs

/*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。

来源：力扣（LeetCode）
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/*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。

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/*
// Definition for Employee.
class Employee {
public:
	int id;
	int importance;
	vector<int> subordinates;
};
*/
class Solution {
    
    
public:
	void Dfs(int id, unordered_map<int, Employee*>& info, int& sum) {
    
    
		sum += info[id]->importance;
		//直系下属为空即是结束条件
		for (const auto& e : info[id]->subordinates) {
    
    
			Dfs(e, info, sum);
		}
	}
	int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
    
    
		if (employees.size() == 0)
			return 0;
		//保存员工id，和他对应的信息的映射，方便遍历
		unordered_map<int, Employee*>  um;
		for (const auto& e : employees) {
    
    
			um[e->id] = e;
		}
		//重要度之和
		int sum = 0;
		//从id员工开始深度遍历，直到一个员工的直系下属为空
		Dfs(id, um, sum);
		return sum;
	}
};