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给定一个链表,判断链表中是否有环。
为了表示给定链表中的环,我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置(索引从 0 开始)。 如果 pos 是 -1,则在该链表中没有环。
正常的解题思路,通过记录走过的节点来判断是否有环。
时间复杂度:O(n),对于含有 n 个元素的链表,我们访问每个元素最多一次。添加一个结点到哈希表中只需要花费 O(1) 的时间。
空间复杂度:O(n),空间取决于添加到哈希表中的元素数目,最多可以添加 n 个元素。
/** * 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) { HashSet<Integer> points = new HashSet<Integer>(); ListNode cur = head; while (null != cur){ int curHashCode = cur.hashCode(); if(points.contains(curHashCode)){ return true; } points.add(curHashCode); cur = cur.next; } return false; } }
第二种解题思路是双指针大小步,一个指针每次走一步,另一个指针每次走两步,如果有环的话则两个指针最终会相遇。
在最糟糕的情形下,时间复杂度为 O(N+K),也就是 O(n)。
空间复杂度:O(1),我们只使用了慢指针和快指针两个结点,所以空间复杂度为 O(1)。
/** * 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 (null == head){ return false; }else if (null == head.next){ return false; }else if (head == head.next.next){ return true; } ListNode minCur = head.next; ListNode maxCur = head.next.next; while (minCur != maxCur){ if (null == minCur.next){ return false; }else if (null == maxCur.next){ return false; }else if (null == maxCur.next.next){ return false; } minCur = minCur.next; maxCur = maxCur.next.next; if (minCur == maxCur){ return true; } } return false; } }
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