小米公司面试题:判断一个单向链表是否有环?

今天去小米面试,面试官最后出了一道算法题,就是判断单向链表中是否有环?如下所示:无环链表和有环链表的区别。

我当时没有想到别的办法,就是说用一个容器HashSet来装遍历的节点,然后判断如果发现容器中包含了当前节点,那么就认为是有环的,遍历可以结束,否则遍历结束没有发现包含节点的,就是无环。 

面试官小姐姐特意说,如果链表中有重复关键字的节点,比如关键字为c的节点,怎么办呢?我说容器中装的是节点对象的引用,不是一个个孤立的没有任何关系的对象。小姐姐好像觉着这种办法不对。

后来,觉着这个办法应该是可以的,于是,模拟了一个有环链表和无环链表。通过Java实现了我的猜想,发现是可以判断的。

package com.xxx.algorithm;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
public class LinkedListCircleDemo {
	public static void display(Node head){
		if(head==null)
			return;
		Node cur = head;
		System.out.print("list:");
		int count = 0;
		while(cur!=null){
			System.out.print(cur+"->");
			cur = cur.next;
			//这里是为了不让链表遍历时无限循环做的退出判断
			if(++count>10){
				break;
			}
		}
		System.out.print("null");
		System.out.println();
	}
	
	public static boolean hasCircle(Node head){
		Set<Node> 
<think>好的,用户问如何判断单向链表是否存在。我之前在回答数据结构考试题时,他们可能正在准备考试,所以需要详细但清晰的解释。用户可能对算法和数据结构有一定基础,但需要具体的实现方法和原理。 首先,我得回忆一下常见的判断链表的方法。最经典的是快慢指针法,也就是弗洛伊德的龟兔算法。这个方法效率高,时间复杂度是O(n),空间复杂度O(1),适合单向链表的情况。另外可能还有哈希表法,但空间复杂度较高,可能不是最优解。 用户可能希望得到步骤清晰的解释,包括原理、实现步骤以及代码示例。需要确保解释易懂,适合考试复习。另外,用户之前的问题提到了Python代码,可能希望继续看到Python的实现。 需要检查是否有其他方法,但考虑到效率和实用性,重点放在快慢指针法上。需要详细说明为什么快慢指针会相遇,数学证明可能超出用户需求,但简要说明即可。 可能的疑问点包括:为什么快指针每次走两步,是否可以是其他步数?需要解释步长差为1时可能无法检测到,而两步可以确保在内相遇。同时,需要处理特殊情况,比如链表为空或者只有一个节点的情况。 然后,考虑代码的结构,定义链表节点类,然后实现检测函数。需要处理边界条件,比如头节点为空或者k值不合法的情况,但在这个问题中主要是的检测,所以需要确保快慢指针的正确移动。 最后,对比哈希表法,说明优缺点,让用户了解不同方法的适用场景。这样用户可以根据不同情况选择合适的方法。 总结回答结构:先介绍方法,分步骤解释,给出代码示例,然后分析复杂度,最后对比其他方法。确保逻辑清晰,帮助用户理解和应用。</think>要判断单向链表是否存在,可以使用**快慢指针法(Floyd判圈算法)**,其核心思想是通过两个指针以不同速度遍历链表,若存在则两个指针最终会相遇。 --- ### **方法实现步骤** 1. **初始化指针** - 定义两个指针 `slow` 和 `fast`,初始时均指向链表头节点。 - `slow` 每次移动 **1步**,`fast` 每次移动 **2步**。 2. **遍历链表** - 若链表,`fast` 指针会先到达末尾(遇到 `None`)。 - 若链表,`fast` 和 `slow` 最终会在内相遇。 3. **终止条件** - 当 `fast` 或 `fast.next` 为 `None` 时,说明链表。 - 若 `fast == slow`,说明链表存在。 --- ### **代码实现(Python)** ```python class ListNode: def __init__(self, x): self.val = x self.next = None def has_cycle(head): if not head or not head.next: return False slow = head fast = head while fast and fast.next: slow = slow.next # 慢指针走1步 fast = fast.next.next # 快指针走2步 if slow == fast: # 相遇说明有 return True return False # 遍历完无相遇,说明无 ``` --- ### **复杂度分析** - **时间复杂度**:$O(n)$ 最多遍历链表一次。 - **空间复杂度**:$O(1)$ 仅使用两个指针,无需额外空间。 --- ### **其他方法对比** 1. **哈希表法** - **原理**:记录遍历过的节点,若某节点重复出现,说明有。 - **代码**:遍历链表,将节点存入集合,每次检查是否已存在。 - **缺点**:空间复杂度为 $O(n)$,不适合大规模数据。 --- ### **关键点解释** - **为什么快指针走2步?** 步长差为1时可能无法相遇(如长度为偶数)。步长差为2保证在内一定会相遇(数学可证)。 - **边界条件** 空链表或单节点链表直接返回 `False`。 通过上述方法,可以高效判断单向链表是否存在
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