Intersection of Two Linked Lists

本文介绍了一种寻找两个单链表开始相交节点的方法。通过计算两个链表尾部是否相同及长度差来定位交点,实现了高效算法。

Write a program to find the node at which the intersection of two singly linked lists begins.

 

For example, the following two linked lists:

A:          a1 → a2
                   ↘
                     c1 → c2 → c3
                   ↗            
B:     b1 → b2 → b3

begin to intersect at node c1.

 

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        if (headA == null || headB == null) {
        	return null;
        }
        ListNode cur1 = headA;
        ListNode cur2 = headB;
        int n = 0;
        while (cur1.next != null) {
        	n++;
        	cur1 = cur1.next;
        }
        while (cur2.next != null) {
        	n--;
        	cur2 = cur2.next;
        }
        if (cur1 != cur2) {
        	return null;
        }
        cur1 = n > 0 ? headA : headB;
        cur2 = cur1 == headA ? headB : headA;
        n = Math.abs(n);
        while (n != 0) {
        	n--;
        	cur1 = cur1.next;
        }
        while (cur1 != cur2) {
        	cur1 = cur1.next;
        	cur2 = cur2.next;
        }
        return cur1;
    }
}

 

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
以下对使用双指针 `p` 和 `q` 遍历链表来求解两个链表相交节点的逻辑和原理进行分析。 ### 代码逻辑 ```cpp /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} * }; */ class Solution { public: ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB) { ListNode* p = headA; ListNode* q = headB; while (p != q) { p = p ? p->next : headB; q = q ? q->next : headA; } return p; } }; ``` ### 原理分析 1. **初始化指针**:定义两个指针 `p` 和 `q`,分别指向链表 `A` 和链表 `B` 的头节点。 2. **遍历链表**:使用 `while` 循环,只要 `p` 不等于 `q`,就继续循环。在每次循环中,如果 `p` 不为空,就将 `p` 指向下一个节点;如果 `p` 为空,就将 `p` 指向链表 `B` 的头节点。对于 `q` 指针同理,如果 `q` 不为空,就将 `q` 指向下一个节点;如果 `q` 为空,就将 `q` 指向链表 `A` 的头节点。 3. **找到相交节点**:当 `p` 等于 `q` 时,循环结束,此时 `p`(或 `q`)所指向的节点就是两个链表的相交节点。如果两个链表不相交,那么最终 `p` 和 `q` 都会指向 `nullptr`。 ### 具体解释 - **相交情况**:假设链表 `A` 的长度为 `m`,链表 `B` 的长度为 `n`,两个链表相交部分的长度为 `k`。那么链表 `A` 不相交部分的长度为 `m - k`,链表 `B` 不相交部分的长度为 `n - k`。当 `p` 遍历完链表 `A` 后,会指向链表 `B` 的头节点;当 `q` 遍历完链表 `B` 后,会指向链表 `A` 的头节点。此时,`p` 和 `q` 走过的路程分别为 `m + (n - k)` 和 `n + (m - k)`,由于 `m + (n - k) = n + (m - k)`,所以 `p` 和 `q` 会在相交节点处相遇。 - **不相交情况**:如果两个链表不相交,那么 `p` 和 `q` 会分别遍历完链表 `A` 和链表 `B`,然后同时指向 `nullptr`,此时 `p` 等于 `q`,循环结束,返回 `nullptr`。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(m + n)$,其中 `m` 和 `n` 分别是两个链表的长度。因为每个指针最多遍历两个链表各一次。 - **空间复杂度**:$O(1)$,只使用了常数级的额外空间。
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