判断单链表中是否有环

相信大家都比较了解单链表这种数据结构,面试中经常会遇到这样一个问题。如何判断一个单链表中是否存在环。所谓的环大家可以理解成一个“口”字一样,就像下图红色框一样

 

这样的数据模型就是链表中有环,那么如何判断链表中存在环呢?

我们可以用快慢指针法,所谓的快慢指针法就是找两个指针同时遍历整个链表,这两个指针一个是快指针,一个是慢指针,快指针一次走两个结点,慢指针一次走一个结点也就是下一个结点,最终这两个快慢指针会相遇,如果相遇时指针时那就说明环存在,如果指针为空那就说明走到了尾结点,那就说明没有环。

具体代码实现如下

bool ishuai(plist q)
{
	Node*m=q;//慢指针
	Node*n=q->next;//快指针
	for(;n!=NULL;m=m->next,n=n->next->next)//快指针一次走一个结点,慢指针一次走两个结点,n=NULL说明没有环走到了尽头
	{
		if(n==m)//当快慢指针相遇了说明有环
		{
			return true;
		}
	}
	return false;
}

这个方法我们可以测出是否存在环,如果大家想自己测可以用我写好的环状的链表测试

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<assert.h>

#define size 10

typedef struct Node
{
	int data;//存储数据
    struct Node *next;//指向下一个结点
}Node,*plist;

void init(plist head)
{
	head->next=NULL;
}
void addhead(plist head,int val)
{
	Node*q=(Node*)malloc(sizeof(Node));
	q->data=val;
    q->next=head->next;
	head->next=q;

	
}
bool ishuai(plist q)
{
	Node*m=q;//慢指针
	Node*n=q->next;//快指针
	for(;n!=NULL;m=m->next,n=n->next->next)//快指针一次走一个结点,慢指针一次走两个结点,n=NULL说明没有环走到了尽头
	{
		if(n==m)//当快慢指针相遇了说明有环
		{
			return true;
		}
	}
	return false;
}
int main()
{
	Node head;
	init(&head);
	for(int i=1;i<=10;i++)
	{
		addhead(&head,i);//头插入数据
	}
	Node*q;
	for(q=(&head)->next;q!=NULL;q=q->next)
	{
		if(q->data==1)//变成环结构
		{
			q->next=(&head)->next;
			break;
		}
	}
	bool a=ishuai(&head);
	if(a=true)
	{
		printf("有环\n");
	}
	else
	{
		printf("没环\n");
	}
		
	
}

 

判断单链表是否的方法有以下几种: #### 追及法(快慢指针法) 设置两个指针,一个是 `slow`,另一个是 `fast`。`slow` 一次走一个节点,`fast` 一次走两个节点,当 `fast` 追上 `slow` 即 `fast` 和 `slow` 重合时,说明链表中有 [^4]。 以下是Python代码示例: ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def hasCycle(head): slow = head fast = head while fast and fast.next: slow = slow.next fast = fast.next.next if slow == fast: return True return False ``` #### 哈希法 维护一个哈希表,遍历链表将每个节点的地址存入哈希表中,如果出现重复就代表链表 [^4]。 以下是Python代码示例: ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def hasCycle(head): visited = set() while head: if head in visited: return True visited.add(head) head = head.next return False ``` #### 标记法 遍历单链表,将经过的节点都做标记,采用的方法是将遍历的节点都放入集合 `visited` 中,对每个节点判定是否在集合中出现过,若出现重复访问,则判定有。空间复杂度为 $O(n)$,时间复杂度为 $O(n^2)$ [^3]。 以下是Java代码示例: ```java import java.util.ArrayList; class Node { int val; Node next; Node(int x) { val = x; next = null; } } public class Main { private static boolean methodSecond(Node head) { ArrayList<Node> visited = new ArrayList<>(); while (head != null) { if (visited.contains(head)) { return true; } visited.add(head); head = head.next; } return false; } } ``` #### 链表合并转化法 先遍历第一个链表到它的尾部,然后将尾部的 `next` 指针指向第二个链表(尾部指针的 `next` 本来指向的是 `null`),这样两个链表就合了一个链表判断原来的两个链表是否相交也就转变判断新的链表是否的问题 [^1]。 #### 反转链表法 反转链表时,会用到3个指针,分别为指向遍历时当前的结点的 `current` 指针,指向反转后的子链表的头结点的指针 `temp`,及指向遍历时当前结点的下一个结点的 `next` 指针,如果在反转时,出现了 `next` 指向头结点的情况,那么肯定是有的 [^5]。
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