leetcode之hot100---206环形链表(C++)

思路一:哈希表

遍历链表,同时借助哈希表判断当前遍历到的节点是否已经被访问过,如果当前节点已被访问过,则说明存在环

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool hasCycle(ListNode *head) {
        // 空链表或只有一个节点,必定没有环
        if (head == nullptr || head->next == nullptr) {
            return false;
        }

        // 使用哈希表存储已访问的节点地址
        unordered_map<ListNode*, bool> visited;

        // 遍历链表
        ListNode* temp = head;
        while (temp != nullptr) {
            // 如果当前节点已被访问过,则说明存在环
            if (visited.find(temp) != visited.end()) {
                return true;
            }
            // 标记当前节点为已访问
            visited[temp] = true;
            temp = temp->next;
        }

        // 遍历结束,没有发现环
        return false;
    }
};
  • 时间复杂度:O(N)
  • 空间复杂度:O(N)

思路二:快慢指针

使用两个指针分别同时遍历链表,一个指针每次移动两个距离(称为快指针),另一个指针每次移动一个距离(称为慢指针),当快指针反过来追上慢指针时说明链表中出现了环

 

由上述图解知:快慢指针会在环中相遇,只要两指针相遇便说明链表中出现了环 

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool hasCycle(ListNode *head) {
        // 空链表或只有一个节点,必定没有环
        if (head == nullptr || head->next == nullptr) {
            return false;
        }
        //快慢指针初始化
        ListNode* slow = head;
        ListNode* fast = head->next;
        
        while(slow != fast){
            //快指针遍历了整个链表也没有追上慢指针,说明链表中不存在环
            if(fast == nullptr || fast->next == nullptr){
                return false;
            }
            //快慢指针进行移动
            slow = slow->next;
            fast = fast->next->next;
        }
        
        return true;
    }
};
  • 时间复杂度:O(N)
  • 空间复杂度:O(1)
### C++ 实现 LeetCode Hot 100 题目 #### 计算二进制表示中前 N 数字的汉明重量 为了计算给定整数 `n` 的范围内所有数字的汉明重量(即二进制表示中的 '1' 的数量),可以利用位运算技巧来优化算法效率。当遇到偶数时,其汉明重量等于该数除以二后的汉明重量;奇数则在其前一个数的基础上加一。 ```cpp class Solution { public: vector<int> countBits(int n) { vector<int> ans(n + 1); ans[0] = 0; for (int i = 1; i < n + 1; ++i) { if (i % 2 == 0) { ans[i] = ans[i / 2]; } else { ans[i] = ans[i - 1] + 1; } } return ans; } }; ``` 此方法的时间复杂度为 O(N),空间复杂度同样为 O(N)[^1]。 #### 查找数组中消失的数字 针对寻找 `[1, n]` 中缺失的正整数这一问题,可以通过原地标记的方法,在不额外占用大量内存的情况下完成任务。具体做法是对遍历过的索引位置做标记,最后未被访问的位置对应的索引即为所求解。 ```cpp class Solution { public: vector<int> findDisappearedNumbers(vector<int>& nums) { for (auto& num : nums) { int idx = abs(num) - 1; if (nums[idx] > 0) nums[idx] *= -1; } vector<int> res; for (size_t i = 0; i < nums.size(); ++i) { if (nums[i] > 0) res.push_back(i + 1); } return res; } }; ``` 这种方法巧妙地运用了输入数据本身的特性来进行操作,从而实现了线性的平均时间性能。 #### 寻找两数之和的目标组合 解决经典的 Two Sum 问题是通过哈希表加速查找过程的经典案例之一。借助于无序映射结构可以在一次扫描过程中同时记录已读取数值及其对应下标,并即时判断当前处理项是否存在匹配伙伴形成目标总和。 ```cpp class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { unordered_map<int, int> m; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { if (m.count(target - nums[i])) { return {i, m[target - nums[i]]}; } m[nums[i]] = i; } return {}; } }; ``` 上述代码片段展示了如何高效定位满足条件的一对元素,整体流程仅需单次遍历即可达成目的,显著提升了执行速度[^2]。 #### 处理链表相交节点检测 对于涉及链表的操作而言,双指针技术是一种非常有效的策略。特别是面对环形或交叉路径等问题场景时尤为适用。下面的例子说明了怎样确定两条可能相互连接的单向列表之间的交汇点: ```cpp ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB) { auto p1 = headA, p2 = headB; while(p1 != p2){ p1 = !p1 ? headB : p1->next; p2 = !p2 ? headA : p2->next; } return p1; } ``` 这段程序采用交替前进的方式让两个游走者最终同步到达相遇之处或是共同终点 null ,以此判定是否有公共部分存在[^3].
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