一探究竟！搜索模拟巧解 LeetCode 1376 难题！

2023-10-29 12:16:33

揭开 LeetCode 1376：一场算法与逻辑的较量

简介

在 LeetCode 1376 这道题中，一家跨国公司面临着通知所有员工关闭公司消息的难题。为了确保每位员工都能及时收到通知，公司制定了一套巧妙的策略，这将考验我们的算法和逻辑思维能力。

任务：通知所有员工

这家公司庞大的组织结构可以看作是一棵树，其中 CEO 居于根节点，其他员工依次作为 CEO 或其他员工的下属。根据公司的通知策略，从 CEO 开始，每位员工逐一通知自己的直接下属，以此类推，直到所有员工都收到通知。

算法选择：搜索模拟算法

解决这道题的关键在于模拟公司通知员工的过程。为此，我们采用搜索模拟算法，它通过模拟现实世界的场景来解决问题。在我们的例子中，我们将公司组织结构树视为一个图，其中节点代表员工，边代表上下级关系。通知过程则可以看作是从根节点（CEO）出发，遍历整个图，并计算从 CEO 到每个节点的最短路径之和。

实现：深度优先搜索 (DFS)

我们使用深度优先搜索（DFS）算法来模拟通知过程。DFS 从根节点开始，逐层向下遍历图，直到到达叶子节点。每访问一个节点，我们将其标记为已访问，并继续遍历其未访问过的子节点。当一个节点的所有子节点都被访问后，我们将回溯到父节点，继续遍历其他子节点。

# 定义员工类
class Employee:
    def __init__(self, name, subordinates):
        self.name = name
        self.subordinates = subordinates

# DFS 函数
def dfs(employee, visited, time_cost):
    # 标记员工为已访问
    visited.add(employee.name)

    # 遍历员工的所有下属
    for subordinate in employee.subordinates:
        # 如果下属未被访问过，递归调用 DFS 函数
        if subordinate not in visited:
            dfs(subordinate, visited, time_cost + 1)

    # 返回从 CEO 到当前员工的最短路径
    return time_cost

# 主函数
def main():
    # 创建公司组织结构树
    # ...

    # 创建已访问员工的集合
    visited = set()

    # 从 CEO 开始搜索
    time_cost = dfs(ceo, visited, 0)

    # 打印通知所有员工所需的最短时间
    print("Total time cost:", time_cost)

# 调用主函数
if __name__ == "__main__":
    main()