【剑指 Offer】剑指 Offer 52. 两个链表的第一个公共节点_getintersectionnode(self,heada: listnode, headb:li-优快云博客

本文对比了三种解决链表中两个节点相交问题的方法：经典迭代法、哈希表优化和双指针技巧。哈希法以144ms速度胜出，但内存消耗稍高；双指针实现虽然慢一些，但内存更节省。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目
代码
执行用时：156 ms, 在所有 Python3 提交中击败了26.48% 的用户
内存消耗：29.7 MB, 在所有 Python3 提交中击败了67.33% 的用户
通过测试用例：45 / 45

class Solution:
    def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> ListNode:
        lenA=0
        lenB=0
        temp_headA=headA
        while temp_headA:
            lenA+=1
            temp_headA=temp_headA.next
        temp_headA=headB
        while temp_headA:
            lenB+=1
            temp_headA=temp_headA.next
        while lenA>lenB:
            lenA-=1
            headA=headA.next
        while lenA<lenB:
            lenB-=1
            headB=headB.next        
        while headB and headA:
            if headA==headB:
                return headA
            headA=headA.next
            headB=headB.next
        return headB

【方法2】哈希法
执行用时：144 ms, 在所有 Python3 提交中击败了56.29% 的用户
内存消耗：30.1 MB, 在所有 Python3 提交中击败了8.01% 的用户
通过测试用例：45 / 45

class Solution:
    def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> ListNode:
        Node=dict()
        while headA:
            Node[headA]=1
            headA=headA.next
        while headB:
            if headB in Node:
                return headB
            headB=headB.next
        return None

【方法3：双指针】
执行用时：256 ms, 在所有 Python3 提交中击败了5.11% 的用户
内存消耗：29.7 MB, 在所有 Python3 提交中击败了85.18% 的用户
通过测试用例：45 / 45

class Solution:
    def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> ListNode:
        if not headA or not headB: return None
        AA,BB=headA,headB
        while AA!=BB:
            AA=headB if AA is None else AA.next
            BB=headA if BB is None else BB.next
        return AA