python链表——判断链表是否有环

本文介绍了一种使用快慢指针法检测链表中是否存在环的方法,并详细解释了如何找到环的入口节点。通过三个步骤:判断链表是否有环、获取相遇节点及定位环的入口节点,实现了对链表环的有效检测。

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输入:1->2->3->4->5->6->7->3(3为链表中的第三个节点)

输出:True

思路:

快慢法来求解,slow走一步,fast走2步,从head出发,如果带环的话,必定相遇。

代码

# 判断链表是否有环
def is_Loop(head):
    if head is None or head.next is None:
        return False
    slow = head
    fast = head
    while fast is not None and fast.next is not None:
        slow = slow.next
        fast = fast.next.next
        if slow == fast:
            return True
    return False
# 获得相遇的点
def _get_meet_Node(head):
    if head is None or head.next is None:
        return None
    slow = head
    fast = head
    while fast is not None and fast.next is not None:
        slow = slow.next
        fast = fast.next.next
        if slow == fast:
            return slow
    return None
# 获得环入口的节点
def get_Loop_Node(head, meetNode):
    first = head
    second = meetNode
    while first != second:
        first = first.next
        second = second.next
    return first
# 测试
# 构造带环链表
link = LinkedList()
link.add(1)
link.add(2)
link.add(3)
link.add(4)
link.add(5)
link.add(6)
new_node = Node(7)
cur = link.head
entry_node = link.head
while cur.next:
    cur = cur.next
while entry_node.data != 3:
    entry_node = entry_node.next
cur.next = new_node
new_node.next = entry_node

# 调用函数测试
print("is_Loop(link.head): ", is_Loop(link.head))
meet_Node = _get_meet_Node(link.head)
print("_get_meet_Node(link.head): ", meet_Node.data)
print("get_Loop_Node(link.head, meet_Node).data:", get_Loop_Node(link.head, meet_Node).data)
# 结果
is_Loop(link.head):  True
_get_meet_Node(link.head):  6
get_Loop_Node(link.head, meet_Node).data: 3

第三个函数,通过计算,可以知道链表头到环入口的距离=(n-1)*  环长 + 相遇点到环入口的距离,n为相遇前走的圈数。从而表头与相遇点各自设一个指针,每次各走一步,两指针必定相遇,且在环入口点。(参考猿媛之家的python程序员面试算法宝典)

### 判断链表是否存在的算法 判断链表是否存在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点相遇;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点时不可能有 } ListNode slow = head; ListNode fast = head; while (fast != null && fast.next != null) { // 当前节点及其下一节点均不为空 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点。当遍历链表时,将当前节点存入集合中。如果发现某节点已经在集合中存在,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点的空间 current_node = head while current_node is not None: # 只要当前节点非空就继续执行 if current_node in visited_nodes: # 发现重复节点意味着存在路 return True visited_nodes.add(current_node) # 将新遇到的节点加入到集合当中去 current_node = current_node.next # 移动到下一个节点位置上去 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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