判断单链表环问题

问题1、判断链表是否存在环。

设置两个指针fast和slow,初始值都指向头指针,slow每次前进一步,fast每次前进两步。 如果存在环,则fast必先进入环,而slow后进入环,两个指针必定相遇(见下面的证明1)。(当然,fast先到达尾部为NULL,则为无环链表)。程序如下:
bool isExitsLoop(Node* head)
Node *slow = head, *fast = head;
//fast && fast->next保证了fast可以接着向下移动
while(fast && fast->next)
slow = slow->next
fast = fast->next->next;
if(slow == fast)
break;
return !(fast==NULL || fast->next == NULL)

证明1:两个指针fast和slow,fast一次递增两步,slow一次递增一步。如果有环的话两者必然重合,反之亦然。
因为fast每次走2步,而slow每次走一步,所以它们之间的差距是一步一步缩小的。当slow进入环入口点后,fast和slow之间的差距将会一步步缩小,如4,3,2,1,0。到0的时候就重合了。
根据此方式,可以证明,fast每次走三步以上,并不总能加快检测速度,反而有可能判别不出环。

问题2、若链表存在环,找到环的入口点

如果fast和slow相遇,那么 在相遇时,slow肯定没有遍历完链表,而fast已经在环内循环了n圈(n>=1)(见下面的证明2)。假设slow走了s步,则fast走了2s步(fast的步数还等于s加上在环上多转的n圈),设环长为r,则:
2s=s+nr
s=nr
设整个链表长L,入口环与相遇点距离为x,起点到环入口点的距离为a,则
a+x=s=nr
a+x=(n-1)r+r=(n-1)r+L-a
a=(n-1)r+(L-a-x)
(L-a-x)为相遇点到环入口点的距离。 由此可知,从链表头到环入口点等于(n-1)循环内环+相遇点到环入口点于是可以从链表头和相遇点分别设一个指针,每次各走一步,两个指针必定相遇,且相遇第一点为环入口点。

程序描述如下:
Node* findLoopPort(Node *head)
Node *slow = head, *fast=head;
//找到相遇点
while(fast && fast->next)
slow = slow->next
fast=fast->next->next
if(fast=slow)
break
if(fast==NULL || fast->next==NULL)
return NULL

//此时,fast和slow都指向相遇点
slow=head //slow指向头节点
while(slow != fast)
slow=slow->next
fast=fast->next

return slow




内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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