一、如何判断单链表是否存在环

有一个单向链表，链表当中有可能出现“环”，就像题图这样。如何用程序判断出这个链表是有环链表？

• 不允许修改链表结构。
• 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。

1.1 方法一、穷举遍历

方法一：首先从头节点开始，依次遍历单链表的每一个节点。每遍历到一个新节点，就从头节点重新遍历新节点之前的所有节点，用新节点ID和此节点之前所有节点ID依次作比较。如果发现新节点之前的所有节点当中存在相同节点ID，则说明该节点被遍历过两次，链表有环；如果之前的所有节点当中不存在相同的节点，就继续遍历下一个新节点，继续重复刚才的操作。

例如这样的链表：A->B->C->D->B->C->D， 当遍历到节点D的时候，我们需要比较的是之前的节点A、B、C，不存在相同节点。这时候要遍历的下一个新节点是B，B之前的节点A、B、C、D中恰好也存在B，因此B出现了两次，判断出链表有环。

假设从链表头节点到入环点的距离是D，链表的环长是S。那么算法的时间复杂度是0+1+2+3+….+(D+S-1) = (D+S-1)(D+S)/2 ， 可以简单地理解成 O(NN)。而此算法没有创建额外存储空间，空间复杂度可以简单地理解成为O(1)。

1.2 方法二、哈希表缓存

首先创建一个以节点ID为键的HashSet集合，用来存储曾经遍历过的节点。然后同样是从头节点开始，依次遍历单链表的每一个节点。每遍历到一个新节点，就用新节点和HashSet集合当中存储的节点作比较，如果发现HashSet当中存在相同节点ID，则说明链表有环，如果HashSet当中不存在相同的节点ID，就把这个新节点ID存入HashSet，之后进入下一节点，继续重复刚才的操作。

这个方法在流程上和方法一类似，本质的区别是使用了HashSet作为额外的缓存。

假设从链表头节点到入环点的距离是D，链表的环长是S。而每一次HashSet查找元素的时间复杂度是O(1), 所以总体的时间复杂度是1*(D+S)=D+S，可以简单理解为O(N)。而算法的空间复杂度还是D+S-1，可以简单地理解成O(N)。

1.3 方法三、快慢指针

首先创建两个指针1和2（在java里就是两个对象引用），同时指向这个链表的头节点。然后开始一个大循环，在循环体中，让指针1每次向下移动一个节点，让指针2每次向下移动两个节点，然后比较两个指针指向的节点是否相同。如果相同，则判断出链表有环，如果不同，则继续下一次循环。

例如链表A->B->C->D->B->C->D，两个指针最初都指向节点A，进入第一轮循环，指针1移动到了节点B，指针2移动到了C。第二轮循环，指针1移动到了节点C，指针2移动到了节点B。第三轮循环，指针1移动到了节点D，指针2移动到了节点D，此时两指针指向同一节点，判断出链表有环。

此方法也可以用一个更生动的例子来形容：在一个环形跑道上，两个运动员在同一地点起跑，一个运动员速度快，一个运动员速度慢。当两人跑了一段时间，速度快的运动员必然会从速度慢的运动员身后再次追上并超过，原因很简单，因为跑道是环形的。

/**
 * 判断单链表是否存在环
 * @param head
 * @return
 */
public static <T> boolean isLoopList(ListNode<T> head){
	ListNode<T> slowPointer, fastPointer;
	
	//使用快慢指针，慢指针每次向前一步，快指针每次两步
	slowPointer = fastPointer = head;
	while(fastPointer != null && fastPointer.next != null){
		slowPointer = slowPointer.next;
		fastPointer = fastPointer.next.next;
		
		//两指针相遇则有环
		if(slowPointer == fastPointer){
			return true;
		}
	}
	return false;
}

假设从链表头节点到入环点的距离是D，链表的环长是S。那么循环会进行S次（为什么是S次，有心的同学可以自己揣摩下），可以简单理解为O（N）。除了两个指针以外，没有使用任何额外存储空间，所以空间复杂度是O（1）。

1.3.1 如何判断双向链表有环

其实这题跟单链表判断环的方法相似，只是当判断next指针不会出现环时，要从尾节点按照之前的方法向头结点扫描，判断pre指针是否可能出现环，如图环2。当然如果在第一步判断链表有next环后是无法进行第二步判断的，因为你永远找不到尾节点。

/**
  * 双向链表是否存在环
  * @param head
  * @return
  */
public static <T> boolean isLoopTowWayList(ListNode<T> head){
    ListNode<T> slow, fast;
  
    //与单链表类似，使用快慢指针先单向遍历到结尾，如果相遇证明起码单向有环
    slow = fast = head;
    while(fast != null && fast.next != null){
        slow = slow.next;
        fast = fast.next.next;
  
        if(slow == fast){
   	        return true;
        }
    }
  
    //找到尾指针
    while(slow.next != null){
        slow = slow.next;
    }
  
    //如果next单向没环，从尾节点回溯遍历，看prev是否存在环
    fast = slow;
    while(fast != null && fast.prev != null){
        slow = slow.prev;
        fast = fast.prev.prev;
        if(slow == fast){
            return true;
        }
    }
  
    return false;
  }

二、如何找出有环链表的入环点？

根据这篇文章：链表中环形的入口，我们来分析一下入环口和我们上面这个快慢指针相遇点的关系。

当fast若与slow相遇时，slow肯定没有走遍历完链表(不是一整个环，有开头部分，如上图)或者恰好遍历一圈(未做验证，看我的表格例子，在1处相遇)。于是我们从链表头、相遇点分别设一个指针，每次各走一步，两个指针必定相遇，且相遇第一点为环入口点(慢指针走了n步，第一次相遇在c点，对慢指针来说n=s+p，也就是说如果慢指针从c点再走n步，又会到c点，那么顺时针的CB距离是n-p=s，但是我们不知道s是几，那么当快指针此时在A点一步一步走，当快慢指针相遇时，相遇点恰好是圆环七点B(AB=CB=s))。

/**
  * 找到有环链表的入口
  * @param head
  * @return
  */
public static <T> ListNode<T> findEntranceInLoopList(ListNode<T> head){
    ListNode<T> slowPointer, fastPointer;
  
    //使用快慢指针，慢指针每次向前一步，快指针每次两步
    boolean isLoop = false;
    slowPointer = fastPointer = head;
    while(fastPointer != null && fastPointer.next != null){
        slowPointer = slowPointer.next;
        fastPointer = fastPointer.next.next;
  
        //两指针相遇则有环
        if(slowPointer == fastPointer){
   	        isLoop = true;
   	        break;
        }
    }
  
    //一个指针从链表头开始，一个从相遇点开始，每次一步，再次相遇的点即是入口节点
    if(isLoop){
        slowPointer = head;
        while(fastPointer != null && fastPointer.next != null){
            //两指针相遇的点即是入口节点
            if(slowPointer == fastPointer){
                return slowPointer;
            }
  
            slowPointer = slowPointer.next;
   	        fastPointer = fastPointer.next;
        }
    }
    return null;
}

如何判断两个单链表是否相交，以及相交点

2.1 方法一、直接法

直接判断第一个链表的每个结点是否在第二个链表中，时间复杂度为O(len1*len2)，耗时很大

2.2 方法二、利用计数

如果两个链表相交，则两个链表就会有共同的结点；而结点地址又是结点唯一标识。因而判断两个链表中是否存在地址一致的节点，就可以知道是否相交了。可以对第一 个链表的节点地址进行hash排序，建立hash表，然后针对第二个链表的每个节点的地址查询hash表，如果它在hash表中出现，则说明两个链表有共 同的结点。这个方法的时间复杂度为：O(max(len1+len2)；但同时还得增加O(len1)的存储空间存储哈希表。这样减少了时间复杂度，增加 了存储空间。

以链表节点地址为值，遍历第一个链表，使用Hash保存所有节点地址值，结束条件为到最后一个节点（无环）或Hash中该地址值已经存在（有环）。

再遍历第二个链表，判断节点地址值是否已经存在于上面创建的Hash表中。
这个方面可以解决题目中的所有情况，时间复杂度为O(m+n)，m和n分别是两个链表中节点数量。由于节点地址指针就是一个整型，假设链表都是在堆中动态创建的，可以使用堆的起始地址作为偏移量，以地址减去这个偏移量作为Hash函数

2.3 方法三、利用有环链表思路

对于两个没有环的链表 相交于一节点，则在这个节点之后的所有结点都是两个链表所共有的。如果它们相交，则最后一个结点一定是共有的，则只需要判断最后一个结点是否相同即可。时间复杂度为O(len1+len2)。对于相交的第一个结点，则可求出两个链表的长度，然后用长的减去短的得到一个差值 K，然后让长的链表先遍历K个结点，然后两个链表再开始比较。

还可以这样：其中一个链表首尾相连，检测另外一个链表是否存在环，如果存在，则两个链表相交，而检测出来的依赖环入口即为相交的第一个

标签：遍历,fastPointer,next,链表,算法,有环,节点,指针
来源： https://www.cnblogs.com/ciel717/p/16190683.html