两个链表的第一个公共节点

一.题目描述:

输入两个链表,找出它们的第一个公共结点。

二.思路:

别人一般的思路是:先将两个链表存储到两个栈里面,然后对比两个栈的栈头,如果一样则继续出栈,如果不一样,就输出上一个出栈的节点

还可以使用一个栈,将一样的节点存入栈中,然后遍历两个链表中的任何一个,碰到第一个在栈内的就输出,当然肯定是第一种方法时间复杂度比较低。第二个方法的AC代码如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
# class ListNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None
class Solution:
    def FindFirstCommonNode(self, pHead1, pHead2):
        # write code here
        NodeList1=[]
        NodeList2=[]
        while pHead1:
            NodeList1.append(pHead1)
            pHead1=pHead1.next
        while pHead2:
            if pHead2 in NodeList1:
                return pHead2
            else:
                pHead2=pHead2.next
        return None

参考文献:https://blog.youkuaiyun.com/kongmin_123/article/details/82315013 这个链接里面讲的特别详细

内容概要:本文详细探讨了双馈风力发电机(DFIG)在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理,即定子直接接入电网,转子通过双向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤,包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要性,特别是在应对风速变化时,通过实时调整转子侧的电压和电流,确保电流和电压波形的良好特性。此外,文章还讨论了模型中的关键技术和挑战,如转子电流环控制策略、低电压穿越性能、直流母线电压脉动等问题,并提供了具体的解决方案和技术细节。最终,通过对故障工况的仿真测试,验证了所建模型的有效性和优越性。 适用人群:从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员;旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制,为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还附有大量Matlab/Simulink代码片段,便于读者进行实践操作。同时,针对一些常见问题给出了实用的调试技巧,有助于提高仿真的准确性和可靠性。
### 找到两个链表第一个公共节点 #### 方法一:哈希集合 (基于引用[^1]) 通过使用 `Map` 或者 `Set` 数据结构来存储其中一个链表的所有节点。随后遍历另一个链表,检查当前节点是否已经存在于集合中。如果存在,则该节点即为两链表第一个公共节点。 这种方法的时间复杂度为 \(O(m+n)\),其中 \(m\) 和 \(n\) 是两条链表的长度;空间复杂度为 \(O(m)\) 或 \(O(n)\),取决于哪个链表被存入集合中。 ```python def getIntersectionNode(headA, headB): nodes_in_B = set() current_node = headB while current_node is not None: nodes_in_B.add(current_node) current_node = current_node.next current_node = headA while current_node is not None: if current_node in nodes_in_B: return current_node current_node = current_node.next return None ``` --- #### 方法二:双指针法 (基于引用[^2]) 定义两个指针分别指向两个链表头结点。每次移动一步,当到达链表末端时,跳转至另一条链表头部继续前进。这样可以消除两者之间的长度差,在第二次相遇处即是第一个公共节点。 此方法时间复杂度同样为 \(O(m+n)\),而空间复杂度降为了 \(O(1)\)。 ```python def getIntersectionNode(headA, headB): pointerA, pointerB = headA, headB while pointerA != pointerB: pointerA = headB if pointerA is None else pointerA.next pointerB = headA if pointerB is None else pointerB.next return pointerA # 返回值可能是公共节点或者None ``` --- #### 方法三:计算长度差异并调整起始位置 先遍历两条链表得到它们各自的长度,并求出差值。让较长的那个链表先行走这个差距步数后再同步逐一遍历比较各对应节点直至发现相等为止。 这种方式也实现了线性时间和常量级额外内存消耗的目标。 ```python def length(node): count = 0 while node: count += 1 node = node.next return count def getIntersectionNode(headA, headB): lenA, lenB = length(headA), length(headB) shorter = headA if lenA < lenB else headB longer = headB if lenA < lenB else headA diff = abs(lenA - lenB) for _ in range(diff): longer = longer.next while shorter and longer: if shorter == longer: return shorter shorter = shorter.next longer = longer.next return None ``` ---
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