141. 环形链表
141. 环形链表
题目:
给你一个链表的头节点 head
,判断链表中是否有环。
如果链表中有某个节点,可以通过连续跟踪 next
指针再次到达,则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环,评测系统内部使用整数 pos
来表示链表尾连接到链表中的位置(索引从 0 开始)。注意:pos
不作为参数进行传递 。仅仅是为了标识链表的实际情况。
如果链表中存在环 ,则返回 true
。 否则,返回 false
。
示例:
示例 1:
输入:head = [3,2,0,-4], pos = 1
输出:true
解释:链表中有一个环,其尾部连接到第二个节点。
示例 2:
输入:head = [1,2], pos = 0
输出:true
解释:链表中有一个环,其尾部连接到第一个节点。
示例 3:
输入:head = [1], pos = -1
输出:false
解释:链表中没有环。
提示:
- 链表中节点的数目范围是
[0, 104]
-105 <= Node.val <= 105
pos
为-1
或者链表中的一个 有效索引 。
进阶: 你能用 O(1)
(即,常量)内存解决此问题吗?
解题:
方法一:哈希表法
每次遍历到一个节点时,判断该节点此前是否被访问过。具体地,我们可以使用哈希表来存储所有已经访问过的节点。每次我们到达一个节点,如果该节点已经存在于哈希表中,则说明该链表是环形链表,否则就将该节点加入哈希表中。重复这一过程,直到我们遍历完整个链表即可。
class Solution {
public:
bool hasCycle(ListNode *head) {
unordered_set<ListNode*> seen;
while(head != nullptr) {
if(seen.count(head)) {
return true;
}
seen.insert(head);
head = head->next;
}
return false;
}
};
复杂度分析
-
时间复杂度:O(N),其中 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),其中 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
基本思路如下:
-
初始化: 使用两个指针,一个称为慢指针(slow),另一个称为快指针(fast)。初始时,它们都指向链表的头节点。
-
移动: 在每一步中,慢指针移动一步,而快指针移动两步。这样就形成了一种“龟兔赛跑”的情景。
-
判断: 如果链表中不存在环,快指针最终会到达链表的尾部(nullptr),而慢指针也会到达链表的某个节点。如果链表中存在环,快慢指针会在环中的某个位置相遇。
-
判断环的起始位置: 如果链表中存在环,相遇后,可以将其中一个指针(例如快指针)重新指向链表头部,然后两个指针以相同的速度每次移动一步。它们的相遇点即为环的起始位置。
快慢指针的关键在于快指针的速度是慢指针的两倍,这样如果存在环,快指针就会“追上”慢指针。这是一种通过相对速度来检测环的有效方法。
这个思路可以应用于多种链表问题,不仅仅是检测环,还可以用于找到链表的中点等。在解决链表问题时,思考是否可以使用快慢指针是一个常用的技巧。
class Solution {
public:
bool hasCycle(ListNode* head) {
if (head == nullptr || head->next == nullptr) {
return false;
}
ListNode* slow = head;
ListNode* fast = head->next;
while (slow != fast) {
if (fast == nullptr || fast->next == nullptr) {
return false;
}
slow = slow->next;
fast = fast->next->next;
}
return true;
}
};
复杂度分析
-
时间复杂度:O(N),其中 NNN 是链表中的节点数。
-
当链表中不存在环时,快指针将先于慢指针到达链表尾部,链表中每个节点至多被访问两次。
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当链表中存在环时,每一轮移动后,快慢指针的距离将减小一。而初始距离为环的长度,因此至多移动 N 轮。
-
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空间复杂度:O(1)。我们只使用了两个指针的额外空间。
,快指针将先于慢指针到达链表尾部,链表中每个节点至多被访问两次。
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当链表中存在环时,每一轮移动后,快慢指针的距离将减小一。而初始距离为环的长度,因此至多移动 N 轮。
-
空间复杂度:O(1)。我们只使用了两个指针的额外空间。