文章目录
- Tag
- 题目来源
- 题目解读
- 解题思路
- 方法一:哈希集合
- 方法二:快慢指针
- 方法三:计数
- 拓展
- 其他语言
- python3
- 写在最后
Tag
【快慢指针】【哈希集合】【计数】【链表】
题目来源
141. 环形链表
题目解读
判断一个链表中是否存在环。
解题思路
链表中有环,那么在遍历链表中节点的时候就有部分元素被重复遍历,于是可以想到使用一个集合来记录已经遍历的节点,如果集合中有节点在遍历的时候第二次出现,那么一定存在环。该方法看似可以判断环的问题,但是链表中的节点会存在重复值,在无环的链表中也可能存在某些节点值被遍历了两次,导致无环链表被误判成有环链表。
如果集合中存放的是节点而不是节点的值呢?这样就可以唯一表示每一个节点了,因为每一个节点实际上是一个结构体(c语言中)或者类(c++中),都是以地址的形式存在于栈上。
接下来将介绍三种判断链表中是否有环的方法,方法一是哈希集合的方法,方法二是一种数学上的方法,方法三是一种 “巧妙” 的方法。这三种方法都推荐大家认真学习,务必要掌握。
方法一:哈希集合
遍历链表,将经过的节点存到哈希集合中,如果集合中已经存在了该节点,就说明链表中存在环。
实现代码
/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* ListNode *next;* ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}* };*/
class Solution {
public:bool hasCycle(ListNode *head) {unordered_set<ListNode*> st;while (head) {if (st.count(head)) {return true;}st.insert(head);head = head->next;}return false;}
};
复杂度分析
时间复杂度: O ( N ) O(N) O(N),其中 N N N 是链表中的节点数。最坏情况下我们需要遍历每个节点一次。
空间复杂度: O ( N ) O(N) O(N),其中 N N N 是链表中的节点数。主要为哈希表的开销,最坏情况下我们需要将每个节点插入到哈希表中一次。
方法二:快慢指针
我们可以使用快慢指针来判断是否有环。定义一个慢指针 slow
每次只移动一个位置,定义一个快指针 fast
每次移动两个位置,两个指针从同一个节点出发:
- 如果链表中没有环,快指针一定会到达最后的
nullptr
节点; - 如果链表中有环,那么两个指针一定会在环内相遇。
实现代码
/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* ListNode *next;* ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}* };*/
class Solution {
public:bool hasCycle(ListNode *head) {if (head == nullptr || head->next == nullptr)return false;ListNode *slow = head;ListNode *fast = head->next;while (fast != slow) {if (fast == nullptr || fast->next == nullptr)return false;slow = slow->next;fast = fast->next->next;}return true;}
};
代码中的 while
循环的条件语句是 slow != fast
,即快慢指针相等的时候才会退出循环。我们初始化的慢指针为 head
,快指针为 head->next
,如果我们将两个指针初始都置于 head
,那么 while 循环就不会执行,才会对两指针进行上述的初始化,相当于快慢指针是从 dummy head
(头结点的虚构的上一个)这个节点同时出发的,我们先让快慢指针出发了各自的一个步幅,这样就可以使用 while
循环了。
当然也可以使用 do...while
循环,这样的话快慢指针初始化为 head
就可以了。
while
语句与 do...while
语句的区别在于前者是先判断再执行,而后者是先执行再判断。
复杂度分析
时间复杂度: O ( N ) O(N) O(N),其中 N N N 是链表中的节点数。
空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)。
方法三:计数
方法二就比较简单了。如果链表中存在环,那么在遍历链表的时候一定有一些节点值被重复遍历了多次。由于本题中链表最多有 1 e 4 1e4 1e4 个节点,因此我们边遍历节点边计数(从头结点到当前节点的个数),如果数量大于 1 e 4 1e4 1e4,那么链表中一定存在环,我们直接退出迭代遍历的过程,返回 false
。
实现代码
/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* ListNode *next;* ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}* };*/
class Solution {
public:bool hasCycle(ListNode *head) {int cnt = 0;while (head) {++cnt;if (cnt > (int)1e4) {return true;}head = head->next;}return false;}
};
复杂度分析
时间复杂度: O ( N ) O(N) O(N),其中 N N N 是链表中的节点数。我们只有遍历每个节点一次之后才能判断出有没有环。
空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)。
拓展
本题中如果还需要求有环链表中的入环点,那么该怎么解决呢?也就是 142. 环形链表 II 这个题目要解决的问题。
最简单的方法还是哈希集合的方法,当某个节点第二次出现,该节点就是要求的入环点,该方法很简答这里不予说明。
重点来看一下如何使用 快慢指针法 来求入环点。
先来假设一些变量,入环点之前的距离为 a
,入环点到快慢指针第一相遇的点的距离为 b
,此时环中剩下的距离为 c
,快指针在环中走了 n n n 圈之后,快、慢指针第一次相遇,于是快慢指针行走的位置距离为:
- 慢指针:
a+b
; - 快指针:
a+b+n(b+c)
。
慢指针每次走一个节点位置,快指针每次走两个节点位置,快指针走的路程就是慢指针的两倍,所以快慢指针行走的位置距离有这样的关系:
2 ( a + b ) = a + b + n ( b + c ) 2(a+b)=a+b+n(b+c) 2(a+b)=a+b+n(b+c)
化简得到:
c = a + b + ( b + c ) ( n − 1 ) c = a+b+(b+c)(n-1) c=a+b+(b+c)(n−1)
根据以上公式推导可以知道,当入环点到第一次相遇点的距离加上 n − 1 n-1 n−1 圈的环的长度等于链表头部到入环点的距离。进一步来讲,如果两个指针分别从头结点和第一次相遇点出发,每次行进一个节点,那么它们相遇的节点(第一次相遇)就是入环点。
实现代码
/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* ListNode *next;* ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}* };*/
class Solution {
public:ListNode *detectCycle(ListNode *head) {if (head == NULL || head->next == NULL || head->next->next == NULL) {return NULL;}ListNode *slow = head->next, *fast = head->next->next;while (slow != fast) {if (fast->next == NULL || fast->next->next == NULL) {return NULL;}slow = slow->next;fast = fast->next->next;}fast = head;while (slow != fast) {slow = slow->next;fast = fast->next;}return slow;}
};
其他语言
python3
以下是 快慢指针法 判断链表中是否有环的python3语言代码
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = Noneclass Solution:def hasCycle(self, head: Optional[ListNode]) -> bool:if not head or not head.next:return Falseslow = headfast = head.nextwhile fast != slow:if not fast or not fast.next:return Falseslow = slow.nextfast = fast.next.nextreturn True
写在最后
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