給定一個儲存員工資訊的資料結構，它包含了員工唯一的id，重要度 和 直系下屬的id。

比如，員工1是員工2的領導，員工2是員工3的領導。他們相應的重要度為15, 10, 5。那麼員工1的資料結構是[1, 15, [2]]，員工2的資料結構是[2, 10, [3]]，員工3的資料結構是[3, 5, []]。注意雖然員工3也是員工1的一個下屬，但是由於並不是直系下屬，因此沒有體現在員工1的資料結構中。

現在輸入一個公司的所有員工資訊，以及單個員工id，返回這個員工和他所有下屬的重要度之和。

示例 1:

輸入: [[1, 5, [2, 3]], [2, 3, []], [3, 3, []]], 1
輸出:
 
 11
解釋:
員工1自身的重要度是5，他有兩個直系下屬2和3，而且2和3的重要度均為3。因此員工1的總重要度是 5 + 3 + 3 = 11。

注意:

1. 一個員工最多有一個直系領導，但是可以有多個直系下屬
2. 員工數量不超過2000。

 解法：

一看題目就是經典的dfs。

程式碼1：

"""
# Employee info
class Employee(object):
    def __init__(self, id, importance, subordinates):
        # It's the unique id of each node.
        # unique id of this employee
        self.id = id
        # the importance value of this employee
        self.importance = importance
        # the id of direct subordinates
        self.subordinates = subordinates
"""
class Solution(object):
    def getImportance(self, employees, id):
        """
        :type employees: Employee
        :type id: int
        :rtype: int
        """
        sum=0
        for employee in employees:
            if id==employee.id:
                sum+=employee.importance
                for subordinate in employee.subordinates:
                    sum+=self.getImportance(employees,subordinate)
        return sum
 

程式碼2：

"""
# Employee info
class Employee(object):
    def __init__(self, id, importance, subordinates):
        # It's the unique id of each node.
        # unique id of this employee
        self.id = id
        # the importance value of this employee
        self.importance = importance
        # the id of direct subordinates
        self.subordinates = subordinates
"""
class Solution(object):
    def getImportance(self, employees, id):
        """
        :type employees: Employee
        :type id: int
        :rtype: int
        
        """
        def dfs(root,_dict):
            if not root:
                return 0
            return root.importance+sum([dfs(_dict[sub],_dict) for sub in root.subordinates])
        _dict={e.id:e for e in employees} 
        return dfs(_dict[id],_dict)