嵌套列表加权和

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// 题目思路：
// 1. 使用 Java Stream API 处理嵌套列表。
// 2. 定义一个递归方法处理嵌套列表。
// 3. 使用 flatMap 和 map 等流操作计算加权和。
 
import java.util.List;
 
public class NestedListWeightSumStream {
    // 接口定义
    public interface NestedInteger {
        boolean isInteger();
        Integer getInteger();
        List<NestedInteger> getList();
    }
 
    public int depthSum(List<NestedInteger> nestedList) {
        return nestedList.stream().mapToInt(ni -> helper(ni, 1)).sum(); // 初始深度为 1
    }
 
    private int helper(NestedInteger ni, int depth) {
        if (ni.isInteger()) {
            return ni.getInteger() * depth; // 计算加权和
        } else {
            return ni.getList().stream().mapToInt(n -> helper(n, depth + 1)).sum(); // 递归处理下一层
        }
    }
}

解释

方法:

这个题解使用深度优先搜索(DFS)的方法来计算嵌套列表的加权和。主要思路是遍历嵌套列表，对于每个元素，如果是整数，则将其乘以当前的深度level并累加到结果中；如果是列表，则递归调用dfs函数，将深度level加1后继续遍历该列表。最后返回所有元素的加权和。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆

在这种深度优先搜索(DFS)的方法中，如何确保对于每个嵌套列表的所有元素都正确地计算了加权和？

▷

在深度优先搜索中，算法通过递归地访问每个元素来确保每个嵌套列表的所有元素都被考虑到。对于每个元素，如果它是一个整数，就直接乘以其深度并加到总和中；如果它是一个列表，就递归地调用dfs函数，增加深度，并对列表中的每个元素进行同样的处理。这种递归的结构自然地遍历了嵌套列表的所有层级，因此可以确保计算的完整性和正确性。

🦆

对于实现的 dfs 方法，为什么选择将 `level` 作为一个参数传递而不是使用全局变量来跟踪当前的深度？

▷

将 `level` 作为参数传递可以使每次递归调用都有自己的 `level` 值，这样可以保证在递归过程中各自独立地跟踪深度，避免了全局变量可能引起的混乱和错误。此外，这种方式也增强了函数的封装性和重用性，使得代码更加模块化和易于理解。

🦆

题解中使用了递归的方式实现DFS，递归的深度可能会很大。在实际应用中，是否存在递归深度过大导致栈溢出的风险？如果存在，如何优化以减少这种风险？

▷

确实，如果嵌套列表非常深，递归的深度可能会非常大，导致栈溢出。为了优化这种风险，可以考虑使用迭代的方法来代替递归，如使用栈来手动模拟递归的过程，这样可以更好地控制和管理内存的使用。此外，也可以优化递归算法本身，例如使用尾递归优化（在支持的编程环境中），这样可以减少不必要的栈帧的创建。

🦆

题解中的dfs函数在处理列表元素时使用了生成器表达式直接进行求和，这种方式与创建一个中间列表有何优缺点？

▷

使用生成器表达式进行求和的优点在于它不需要一次性存储所有中间结果，从而节省了存储空间。生成器表达式按需计算，仅在需要时产生值，这可以提高内存利用率并可能减少执行时间。相比之下，创建一个中间列表则需要一开始就分配足够的内存来存储所有元素，这在处理大数据量时可能导致内存使用过高。缺点是，使用生成器表达式可能使得调试更加困难，因为生成器的状态不像列表那样容易观察。

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数组嵌套

索引从0开始长度为N的数组A，包含0到N - 1的所有整数。找到最大的集合S并返回其大小，其中 S[i] = {A[i], A[A[i]], A[A[A[i]]], ... }且遵守以下的规则。

假设选择索引为i的元素A[i]为S的第一个元素，S的下一个元素应该是A[A[i]]，之后是A[A[A[i]]]... 以此类推，不断添加直到S出现重复的元素。

示例 1:

输入: A = [5,4,0,3,1,6,2]
输出: 4
解释: 
A[0] = 5, A[1] = 4, A[2] = 0, A[3] = 3, A[4] = 1, A[5] = 6, A[6] = 2.

其中一种最长的 S[K]:
S[0] = {A[0], A[5], A[6], A[2]} = {5, 6, 2, 0}

提示：

1 <= nums.length <= 10⁵
0 <= nums[i] < nums.length
A中不含有重复的元素。

员工的重要性

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。

示例：

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 。

提示：

一个员工最多有一个直系领导，但是可以有多个直系下属
员工数量不超过 2000 。

比特位计数至多包含 K 个不同字符的最长子串