假设您在Java中有一个链表结构。它由节点组成:
class Node {
Node next;
// some user data
}
每个节点都指向下一个节点，除了最后一个节点，它的next为空。假设有一种可能性，列表可以包含一个循环-即最后的节点，而不是有一个空值，有一个引用到列表中它之前的一个节点。
最好的写作方式是什么
boolean hasLoop(Node first)
如果给定的节点是带有循环的列表的第一个，则返回true，否则返回false ?你怎么能写出一个常数的空间和合理的时间呢?
下面是一个带有循环的列表的图片:
当前回答
在这个上下文中，到处都有文本材料的加载。我只是想张贴一个图表表示，真正帮助我掌握概念。
当快、慢在点p相遇时，
快速行进的距离= a+b+c+b = a+2b+c
慢行距离= a+b
因为快的比慢的快2倍。 所以a+2b+c = 2(a+b)然后得到a=c。
因此，当另一个慢指针再次从头部运行到q时，同时，快速指针将从p运行到q，因此它们在q点会合。
public ListNode detectCycle(ListNode head) {
if(head == null || head.next==null)
return null;
ListNode slow = head;
ListNode fast = head;
while (fast!=null && fast.next!=null){
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
/*
if the 2 pointers meet, then the
dist from the meeting pt to start of loop
equals
dist from head to start of loop
*/
if (fast == slow){ //loop found
slow = head;
while(slow != fast){
slow = slow.next;
fast = fast.next;
}
return slow;
}
}
return null;
}
其他回答
比弗洛伊德的算法好
Richard Brent描述了一种替代周期检测算法，它很像兔子和乌龟(弗洛伊德周期)，除了这里的慢节点不移动，但随后会以固定的间隔“传送”到快节点的位置。
该描述可在布伦特的周期检测算法(瞬移海龟)。布伦特声称他的算法比弗洛伊德的循环算法快24%到36%。 O(n)时间复杂度，O(1)空间复杂度。
public static boolean hasLoop(Node root) {
if (root == null) return false;
Node slow = root, fast = root;
int taken = 0, limit = 2;
while (fast.next != null) {
fast = fast.next;
taken++;
if (slow == fast) return true;
if (taken == limit) {
taken = 0;
limit <<= 1; // equivalent to limit *= 2;
slow = fast; // teleporting the turtle (to the hare's position)
}
}
return false;
}
这种方法有空间开销，但实现更简单:
循环可以通过在Map中存储节点来标识。在放置节点之前;检查节点是否已经存在。如果节点已经存在于映射中，则意味着链表有循环。
public boolean loopDetector(Node<E> first) {
Node<E> t = first;
Map<Node<E>, Node<E>> map = new IdentityHashMap<Node<E>, Node<E>>();
while (t != null) {
if (map.containsKey(t)) {
System.out.println(" duplicate Node is --" + t
+ " having value :" + t.data);
return true;
} else {
map.put(t, t);
}
t = t.next;
}
return false;
}
如果允许我们嵌入类Node，我将像下面实现的那样解决这个问题。hasLoop()在O(n)时间内运行，并且只占用计数器的空间。这是不是一个合适的解决方案?或者是否有一种不嵌入Node的方法?(显然，在真正的实现中会有更多的方法，如RemoveNode(Node n)等。)
public class LinkedNodeList {
Node first;
Int count;
LinkedNodeList(){
first = null;
count = 0;
}
LinkedNodeList(Node n){
if (n.next != null){
throw new error("must start with single node!");
} else {
first = n;
count = 1;
}
}
public void addNode(Node n){
Node lookingAt = first;
while(lookingAt.next != null){
lookingAt = lookingAt.next;
}
lookingAt.next = n;
count++;
}
public boolean hasLoop(){
int counter = 0;
Node lookingAt = first;
while(lookingAt.next != null){
counter++;
if (count < counter){
return false;
} else {
lookingAt = lookingAt.next;
}
}
return true;
}
private class Node{
Node next;
....
}
}
这是我的可运行代码。
我所做的是通过使用三个临时节点(空间复杂度O(1))来对链表进行尊崇，以跟踪链接。
有趣的是，这样做有助于检测链表中的循环，因为当你向前移动时，你不期望回到起点(根节点)，其中一个临时节点应该为null，除非你有一个循环，这意味着它指向根节点。
该算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
下面是链表的类节点:
public class LinkedNode{
public LinkedNode next;
}
下面是带有三个节点的简单测试用例的主要代码，最后一个节点指向第二个节点:
public static boolean checkLoopInLinkedList(LinkedNode root){
if (root == null || root.next == null) return false;
LinkedNode current1 = root, current2 = root.next, current3 = root.next.next;
root.next = null;
current2.next = current1;
while(current3 != null){
if(current3 == root) return true;
current1 = current2;
current2 = current3;
current3 = current3.next;
current2.next = current1;
}
return false;
}
下面是一个简单的三个节点的测试用例，最后一个节点指向第二个节点:
public class questions{
public static void main(String [] args){
LinkedNode n1 = new LinkedNode();
LinkedNode n2 = new LinkedNode();
LinkedNode n3 = new LinkedNode();
n1.next = n2;
n2.next = n3;
n3.next = n2;
System.out.print(checkLoopInLinkedList(n1));
}
}
检测链表中的循环可以用最简单的方法之一来完成，使用hashmap会导致O(N)复杂度，使用基于排序的方法会导致O(NlogN)复杂度。
当您从head开始遍历列表时，创建一个已排序的地址列表。当您插入一个新地址时，检查该地址是否已经在已排序的列表中，这需要O(logN)复杂度。
