141. 环形链表

最新推荐文章于 2025-08-22 01:16:35 发布

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文章标签：数据结构与算法 python

原文链接：http://www.cnblogs.com/George1994/p/10591759.html

本文介绍了一种高效检测链表中是否存在环的方法，通过三种不同的Python实现方式对比，包括使用额外标记、集合记录节点ID及双指针技术，旨在帮助读者理解并掌握环形链表的检测原理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

141. 环形链表

题意

判断链表中是否有环；

提升：

空间复杂度为O(1)

解题思路

标记链表结点是否已经访问过（通过Python的属性很容易实现）；
使用集合记录下访问过的结点的id；
慢结点每次走一步，快结点每次走两步，如果存在环的话两者肯定会相逢（考点！！）；

考察的就是第三种方法，其余的方法都是相对投机取巧的方式来实现的；

实现

class Solution(object):
    def hasCycle(self, head):
        """
        执行用时 : 76 ms, 在Linked List Cycle的Python提交中击败了9.34% 的用户
    内存消耗 : 18.2 MB, 在Linked List Cycle的Python提交中击败了9.07% 的用户
        :type head: ListNode
        :rtype: bool
        """
        tmp = head
        while tmp:
            if getattr(tmp, "is_visited", False):
                return True
            tmp.is_visited = True
            tmp = tmp.next
        return False
      
    def hasCycle(self, head):
        """
        执行用时 : 64 ms, 在Linked List Cycle的Python提交中击败了14.15% 的用户
    内存消耗 : 18.7 MB, 在Linked List Cycle的Python提交中击败了5.29% 的用户
        :type head: ListNode
        :rtype: bool
        """
        tmp = head
        visited_set = set()
        while tmp:
            tmp_id = id(tmp)
            if tmp_id in visited_set:
                return True

            visited_set.add(id(tmp))
            tmp = tmp.next
        return False
      
    def hasCycle(self, head):
        """
        执行用时 : 64 ms, 在Linked List Cycle的Python提交中击败了14.15% 的用户
    内存消耗 : 18.1 MB, 在Linked List Cycle的Python提交中击败了9.32% 的用户
        :type head: ListNode
        :rtype: bool
        """
        if not head or not head.next:
            return False

        tmp = head
        next_tmp = head.next
        while next_tmp and next_tmp.next:
            if tmp == next_tmp:
                return True
            tmp = tmp.next
            next_tmp = next_tmp.next.next
        return False