判断一个链表是否有环

这篇博客介绍了三种检测链表中是否存在环的方法。第一种方法是通过遍历节点并不断对比,时间复杂度较高。第二种方法利用HashSet存储遍历过的节点,通过比较新节点是否存在来确定环。第三种方法使用快慢指针,一个每次移动一个节点,另一个移动两个节点,当它们相遇则表明存在环。代码示例展示了如何实现快慢指针法。

1.思路

思路一:从头节点开始,依次遍历节点中的每一个节点。每次遍历一个新的节点的时候,从头开始重新遍历之前的节点,用新的节点判断是否和之前的节点是否相同,如果相同,则说明该链表有环;如果不相等,继续遍历,直到最后一个节点,若不想等,则说明无环。实现的时间负责复杂度为O(n*n),空间复杂度为O(1)

思路二:创建一个以节点ID为Key的HashSet集合,用来存储遍历过的节点的值,然后从头节点开始,一次遍历链表中的每一个节点的值,每遍历一个节点,就以新节点和存储在HashSet结合中的节点作比较,如果HashSet中有和新节点相同的ID,则说明该链表有环,反之没有。时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)

思路三:创建两个指针(p1、p2),让其都指向链表的第一个节点,p1每次向后移动一个位置,p2每次向后移动两个位置,每次移动之后判断两个指针指向的节点的值是否相同,若相同,则说明链表有环;反之说明链表无环。代码如下:

2.代码实现

package com.linklist;

public class CycleNode {
	
	/**
	 * 静态内部类
	 * @author YangYong
	 *
	 */
	private static class Node{
		//值
		int data;
		//指针,用于指向下一个节点,最后一个节点指向null
		Node next;
		//构造方法
		Node(int data){
			this.data = data;
		}
	}
	/**
	 * 判断一个链表是否有环
	 * @param head
	 * @return
	 */
	public static boolean isCycle(Node head) {
		//让两个指针同时指向头节点
		Node p1 = head;
		Node p2 = head;
		
		while(p2 != null && p2.next != null) {
			//p1节点每次移动一个节点的位置
			p1 = p1.next;
			//p2节点每次移动两个指针的位置
			p2 = p2.next.next;
			//每移动一次判断他们两个指向的节点是否相等
			if(p1 == p2) {
				return true;
			}
		}
		return false;
	}
	/*
	 * 测试方法
	 */
	public static void main(String[] args) {
		Node node1 = new Node(5);
		Node node2 = new Node(3);
		Node node3 = new Node(7);
		Node node4 = new Node(2);
		Node node5 = new Node(6);
		node1.next = node2;
		node2.next = node3;
		node3.next = node4;
		node4.next = node5;
		node5.next = node2;
		System.out.println(isCycle(node1));
	}
}

<think>好的,我现在需要帮助用户找到C++中判断链表是否的算法或实现方法。用户之前可能已经问过相关问题,所以我要先回顾之前的对话。根据用户提供的引用,特别是引用[1],里面有一个C++的解决方案,使用快慢指针来检测,并且还能找到的入口点。这是弗洛伊德的龟兔算法。 首先,我需要确认用户的问题是否已经部分被引用中的代码解答。用户现在询问的是具体的算法或实现,所以应该详细解释快慢指针的原理,并展示代码示例。同时,用户可能需要了解时间复杂度、空间复杂度以及该算法的应用场景。 接下来,我要确保回答结构清晰,分步骤说明算法步骤,代码部分要正确格式化,并解释关键点。比如,快指针每次移动两步,慢指针每次移动一步,如果存在,两者一定会相遇。相遇后,如何找到的入口节点,这部分需要详细说明,可能涉及数学证明,比如相遇时重置一个指针到头节点,然后同步移动直到再次相遇的点即为入口。 然后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如如何优化、时间空间复杂度分析、与其他方法的比较,或者在实际应用中的例子。例如,用户可能想知道如果链表很大,这个算法是否仍然高效,或者是否有其他方法比如哈希表法,虽然时间复杂度更高但可能在某些情况下适用。 同时,需要检查是否有需要纠正的地方,比如引用[2]中提到HashSet的add、remove、contains方法的时间复杂度是O(1),这可能和哈希表法检测链表的方法相关,但用户的问题是关于C++的,所以可能需要提到这种方法,但指出其空间复杂度较高。 最后,确保所有数学表达式和代码块符合格式要求,使用正确的LaTeX语法,如时间复杂度用$O(n)$,代码用C++语法高亮。还要引用相关的引用源,如引用[1]中的代码示例,但需要确认该代码确实与检测链表相关,并且正确无误。</think>以下是C++中检测链表的算法实现及详细说明: ### 链表检测算法(快慢指针法) 该算法通过两个不同速度的指针遍历链表,时间复杂度为$O(n)$,空间复杂度为$O(1)$,是最优解法[^1]。 **实现步骤**: 1. 初始化慢指针`slow`和快指针`fast`都指向头节点 2. 快指针每次移动两步,慢指针每次移动一步 3. 若两指针相遇则存在 4. 相遇后重置一个指针到头部,两指针同步移动直至再次相遇即为入口 ```cpp class Solution { public: ListNode *detectCycle(ListNode *head) { ListNode *slow = head, *fast = head; while (fast != nullptr) { slow = slow->next; if (fast->next == nullptr) return nullptr; fast = fast->next->next; if (fast == slow) { // 检测到存在 ListNode *ptr = head; while (ptr != slow) { // 寻找入口 ptr = ptr->next; slow = slow->next; } return ptr; } } return nullptr; } }; ``` **数学原理**: 设链表头到入口距离为$a$,入口到相遇点距离为$b$,长度为$L$。当两指针首次相遇时满足: $$2(a + b) = a + b + kL \Rightarrow a = (k-1)L + (L - b)$$ 这说明从链表头和相遇点同时出发的两个指针必在入口相遇[^1]。
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