链表中有环——怎么判断

链表环问题解析

对于给定的单链表,有如下问题:
1. 如何判断该链表中是否有环存在?
2. 如何计算出链表中环的长度?
3. 如何找到环的连接点,即环的入口?
4. 如何计算带环链表的长度?

对于问题1
我们设置一个快指针fast、一个慢指针slow。如果不存在环,那么fast总是先遇到null,而退出。如果存在环,fast总能追赶上slow,此时slow还没有完全遍历完链表,而fast则已经遍历了一圈。如下图所示:
fast和slow会在23所在的结点处相遇
这里写图片描述

Java实现代码如下

/*
Detect a cycle in a linked list. Note that the head pointer may be 'null' if the list is empty.

A Node is defined as: 
    class Node {
        int data;
        Node next;
    }
*/

boolean hasCycle(Node head) {
    // the default linked list does not have a cycle
    boolean flag = false; 
    Node fast = head;
    Node slow = head;
    while(fast!=null && fast.next!=null){
        slow = slow.next;
        fast = fast.next.next;
        if(fast==slow){
            flag = true; 
            break;
        }
    }//while end
    return flag==true?true:false;


}

对于问题2
问题1中已经找到碰撞点,记为P,用动态指针依次遍历,再次遇到P所走的长度即为环的长度。

对于问题3
有公式证明:http://blog.sina.com.cn/s/blog_725dd1010100tqwp.html碰撞点p到连接点的距离=头指针到连接点的距离,因此,分别从碰撞点、头指针开始走,相遇的那个点就是连接点。

对于问题4
问题2已经计算出环的长度,再加上问题3中计算头节点到连接点的距离即为链表长度

### 判断链表中是否存在的算法 判断链表中是否存在是一个经典的数据结构问题,通常可以通过多种方法实现。以下是几种常见且有效的解决方案。 #### 方法一:快慢指针法 快慢指针法是一种高效的方法,用于检测链表中是否存在。该方法的核心思想是定义两个指针——一个“快指针”和一个“慢指针”,它们分别以不同的速度遍历链表。具体来说,“慢指针”每次向前移动一步,而“快指针”每次向前移动两步[^1]。如果链表存在,则这两个指针最终会在某个节相遇;如果没有,则“快指针”会先到达链表末尾并返回 `null`。 下面是基于 Java 的快慢指针法实现: ```java public class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int x) { val = x; next = null; } } public boolean hasCycle(ListNode head) { if (head == null || head.next == null) { return false; // 链表为空或者只有一个节时不可能有 } ListNode slow = head; ListNode fast = head; while (fast != null && fast.next != null) { // 当前节及其下一节均不为空 slow = slow.next; // 慢指针走一步 fast = fast.next.next; // 快指针走两步 if (slow == fast) { // 如果两者相等则说明存在 return true; } } return false; // 若退出循则不存在 } ``` 这种方法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)[^3]。 --- #### 方法二:哈希集合法 另一种常用的方法是利用哈希集合记录已经访问过的节。当遍历链表时,将当前节存入集合中。如果发现某节已经在集合中存在,则表明链表中有;反之,若成功遍历至链表末端,则表示无。 下面展示了 Python 中的实现方式: ```python class ListNode: def __init__(self, x): self.val = x self.next = None def has_cycle(head): visited_nodes = set() # 创建一个空集合作为存储已访问节的空间 current_node = head while current_node is not None: # 只要当前节非空就继续执行 if current_node in visited_nodes: # 发现重复节意味着存在路 return True visited_nodes.add(current_node) # 将新遇到的节加入到集合当中去 current_node = current_node.next # 移动到下一个节位置上去 return False # 完整扫描完毕之后仍然未找到任何重复项的话就可以断定是没有闭的情况发生啦~ ``` 此方法虽然简单易懂,但由于需要额外维护一个哈希集合,因此其空间复杂度较高,达到 O(n)[^2]。 --- #### 输入与输出示例 假设我们有一个链表 `{3, 2, 0, -4}` 并且知道其中确实含有(第二个参数设为任意正数),那么调用上述任一函数都会返回布尔值 `True` 表明存在状连接关系[^4][^5]。 ---
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