【LeetCode题解】141_环形链表

141_环形链表

描述

给定一个链表,判断链表中是否有环。

进阶:
你能否不使用额外空间解决此题?

解法一:哈希表

思路

判断一个链表是否包含环,可以转化为判断是否有一个节点之前已经出现过。非常自然的一个想法就是:遍历链表的每个节点,用一个哈希表记录每个节点的引用(或内存地址);如果能够遍历到空节点,则此时已经遍历到链表的尾部,返回 false;如果有一个节点的引用出现在哈希表中,则返回 true

Java 实现

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        Set<ListNode> nodesSeen = new HashSet<>();
        while (head != null) {
            if (nodesSeen.contains(head)) {
                return true;
            }
            nodesSeen.add(head);
            head = head.next;
        }
        return false;
    }
}

复杂度分析:

  • 时间复杂度:\(O(n)\),其中 \(n\) 为链表的节点数,因为哈希表的查找和添加操作的时间复杂度是 \(O(1)\) 的,所以整体的时间复杂度是 \(O(n)\)
  • 空间复杂度:\(O(n)\),最多只需要保存 \(n\) 个节点的引用

Python 实现

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution(object):
    def hasCycle(self, head):
        """
        :type head: ListNode
        :rtype: bool
        """
        nodes_seen = set()
        while head is not None:
            if head in nodes_seen:
                return True
            nodes_seen.add(head)
            head = head.next
        return False

复杂度分析同上。

解法二:双指针(龟兔算法)

思路

另一种思路就是采用 Floyd龟兔算法,即借用两个指针,一个快指针和一个慢指针,快指针每次移动两个节点而慢指针则每次移动一个节点。如果链表中不存在环,则快指针会先于慢指针到达链表的尾部,两个指针永远也不可能“相遇”;相反,如果链表中存在环,则快指针一定会“追上”慢指针,就如同龟兔赛跑一样,速度快的兔子一定会追上乌龟。

Java 实现

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null) {
            return false;
        }
        ListNode slow = head;
        ListNode fast = head;
        while (fast != null && fast.next != null) {
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
            
            if (slow == fast) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

复杂度分析:

  • 时间复杂度:\(O(n)\),其中 \(n\) 为链表的节点数,按照链表中是否存在环,分两种情况进行讨论:

    1. 链表中不存在环:快指针会优先到达链表尾部(最多只需要 \(n/2\) 次),时间复杂度为 \(O(n)\)
    2. 链表中存在环:我们可以把慢指针的移动分解成两个部分,“直线“部分和”环形“部分。对于”直线“部分,假设链表中”直线“部分的长度为 \(N\),则慢指针只需 \(N\) 次迭代便可到达”环形“部分,此时快指针已经进入了”环形“部分;对于”环形“部分,假设链表中”环形“部分的长度为 \(K\),由于两个指针的速度之差为 1,因此最坏的情况下,经过 \(K\) 次迭代后快指针便能”追上“慢指针。综上,最坏情况下的时间复杂度为 \(O(N + K) = O(n)\)
  • 空间复杂度:\(O(1)\),只需要存储两个节点的引用

Python 实现

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution(object):
    def hasCycle(self, head):
        """
        :type head: ListNode
        :rtype: bool
        """
        if head is None or head.next is None:
            return False
        
        slow, fast = head, head
        while fast is not None and fast.next is not None:
            slow, fast = slow.next, fast.next.next
            if slow == fast:
                return True
        return False
# Runtime: 44 ms
# Your runtime beats 95.91 % of python submissions.

复杂度分析同上。

posted @ 2018-10-24 14:40  xugenpeng  阅读(1041)  评论(0编辑  收藏  举报