boolean hasCycle(Node head) {

    boolean dec = false;
    Node first = head;
    Node sec = head;
    while(first != null && sec != null)
    {
        first = first.next;
        sec = sec.next.next;
        if(first == sec )
        {
            dec = true;
            break;
        }

    }
        return dec;
}

使用上述函数在java中检测linkedlist中的循环。

public boolean hasLoop(Node start){   
   TreeSet<Node> set = new TreeSet<Node>();
   Node lookingAt = start;

   while (lookingAt.peek() != null){
       lookingAt = lookingAt.next;

       if (set.contains(lookingAt){
           return false;
        } else {
        set.put(lookingAt);
        }

        return true;
}   
// Inside our Node class:        
public Node peek(){
   return this.next;
}

请原谅我的无知(我对Java和编程仍然相当陌生)，但为什么上面的方法不能工作呢?

I guess this doesn't solve the constant space issue... but it does at least get there in a reasonable time, correct? It will only take the space of the linked list plus the space of a set with n elements (where n is the number of elements in the linked list, or the number of elements until it reaches a loop). And for time, worst-case analysis, I think, would suggest O(nlog(n)). SortedSet look-ups for contains() are log(n) (check the javadoc, but I'm pretty sure TreeSet's underlying structure is TreeMap, whose in turn is a red-black tree), and in the worst case (no loops, or loop at very end), it will have to do n look-ups.

我看不出有任何方法可以让这花费固定的时间或空间，两者都会随着列表的大小而增加。

我将使用IdentityHashMap(假设还没有IdentityHashSet)并将每个节点存储到映射中。在存储节点之前，您可以对其调用containsKey。如果节点已经存在，则有一个周期。

ItentityHashMap使用==而不是.equals，这样你就可以检查对象在内存中的位置，而不是它是否具有相同的内容。

你可以使用弗洛伊德的周期寻找算法，也被称为乌龟和野兔算法。 其思想是对列表有两个引用，并以不同的速度移动它们。一个向前移动1个节点，另一个向前移动2个节点。

如果链表有一个循环 一定会见面的。 或者 这两个引用(或下一个) 将变为null。

实现算法的Java函数:

boolean hasLoop(Node first) {

    if(first == null) // list does not exist..so no loop either
        return false;

    Node slow, fast; // create two references.

    slow = fast = first; // make both refer to the start of the list

    while(true) {

        slow = slow.next;          // 1 hop

        if(fast.next != null)
            fast = fast.next.next; // 2 hops
        else
            return false;          // next node null => no loop

        if(slow == null || fast == null) // if either hits null..no loop
            return false;

        if(slow == fast) // if the two ever meet...we must have a loop
            return true;
    }
}

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));
    }
}

func checkLoop(_ head: LinkedList) -> Bool {
    var curr = head
    var prev = head
    
    while curr.next != nil, curr.next!.next != nil {
        curr = (curr.next?.next)!
        prev = prev.next!
        
        if curr === prev {
            return true
        }
    }
    
    return false
}