链表环状检测主要有三种方法

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链表环状检测主要有三种方法:

 

  1、追赶法;如   robinzsy  

  2、外部记录法;如improgrammer  

  3、内部记录法(打记号);如VivianSnow  

 

内部标记法和外部标记法其实是一个道理,不过就是辅助变量一个是在链表节点内,一个是借助辅助数组或者hash或者AVL,红黑树,把已经访问过的节点地址存起来,每次访问下一个时候做查询处理.

 

 

 

追赶法,利用最大公倍数原理,2个游标,对链表进行访问,例如:p1,p2, p1访问每步向前进1个节点,p2则每次向前前进2个节点,如果有环则p1,p2必会相遇,如果p2先遇到了NULL节点,则说明没有环.

 

关于这个解法最形象的比喻就是在操场当中跑步,速度快的会把速度慢的扣圈可以证明,p2追赶上p1的时候,p1一定还没有走完一遍环路,p2也不会跨越p1多圈才追上我们可以从p2p1的位置差距来证明,p2一定会赶上p1但是不会跳过p1的因为p2每次走2步,而p1走一步,所以他们之间的差距是一步一步的缩小,43210的时候就重合了根据这个方式,可以证明,p2每次走三步以上,并不总能加快检测的速度,反而有可能判别不出有环

 

比如,在环的周长L是偶数的时候,初始p2p1相差奇数的时候,p2每次走三步,就永远和p1不重合,因为他们之间的差距是:  5 3  1  L1 L3

 

 

 

如何找到环路的入口是这里要重点说明的内容:

 

解法如下: p2按照每次2步,p1每次一步的方式走,发现p2p1重合,确定了单向链表有环路了.接下来,让p2回到链表的头部,重新走,每次步长不是走2了,而是走1,那么当p1p2再次相遇的时候,就是环路的入口了。这点可以证明的:

 

p2p1第一次相遇的时候,假定p1走了n步骤,环路的入口是在p步的时候经过的,那么有

 

p1走的路径: p+c  n         cp1p2相交点,距离环路入口的距离

 

p2走的路径: p+c+k*L = 2*N   L为环路的周长,k是整数

 

显然,如果从p+c点开始,p1再走n步骤的话,还可以回到p+c这个点同时p2从头开始走的话,经过n不,也会达到p+c这点

 

显然在这个步骤当中p1p2只有前p步骤走的路径不同,所以当p1p2再次重合的时候,必然是在链表的环路入口点上。

### 单链表检测 #### Floyd 判圈算法 (龟兔赛跑算法) Floyd判圈算法是一种高效的单链表检测方法。该算法使用两个指针,一个慢指针`slow_ptr`每次移动一步,而快指针`fast_ptr`每次移动两步。如果链表中有环,则这两个指针最终会在某个节点相遇;如果没有环,则快指针会先到达链表末端[^1]。 ```python def has_cycle(head): slow_ptr = head fast_ptr = head while fast_ptr and fast_ptr.next: slow_ptr = slow_ptr.next # 移动一步 fast_ptr = fast_ptr.next.next # 移动两步 if slow_ptr == fast_ptr: # 如果相逢则表示有环 return True return False # 若循环结束未相遇说明无环 ``` 此算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度仅为 O(1)。 #### 哈希集合法 另一种解决方案是采用哈希集合法来查找是否存在重复访问过的节点。具体做法是从头结点开始遍历整个列表,在每经过一个新的节点时就将其存入HashSet中。当遇到下一个新节点时检查它是否已经在Set里存在过——如果有即证明出现了回路形成闭环;反之直到遍历完成都没有发现相同元素的话就可以断定给定的链表不含任何闭合路径[^3]。 ```python def detect_loop_with_hashset(node): seen_nodes = set() current_node = node while current_node is not None: if current_node in seen_nodes: return True # 发现重复节点意味着存在环形结构 seen_nodes.add(current_node) current_node = current_node.next return False # 完整遍历后仍未找到重复项表明不存在环状连接 ``` 这种方法虽然简单直观易于理解但是其缺点在于需要额外的空间开销用来保存已访问过的节点信息,因此对于内存资源有限的应用场景可能不太适用。
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