乌龟和兔子

看看波拉德的算法。这不是完全相同的问题，但也许你会理解其中的逻辑，并将其应用于链表。

(如果你很懒，你可以看看周期检测——看看关于乌龟和兔子的那部分。)

这只需要线性时间和2个额外的指针。

在Java中:

boolean hasLoop( Node first ) {
    if ( first == null ) return false;

    Node turtle = first;
    Node hare = first;

    while ( hare.next != null && hare.next.next != null ) {
         turtle = turtle.next;
         hare = hare.next.next;

         if ( turtle == hare ) return true;
    }

    return false;
}

(大多数解决方案不会同时检查next和next。接下来是null。此外，因为乌龟总是在后面，你不需要检查它是否为空——兔子已经检查过了。)

下面的方法可能不是最好的——它是O(n²)。然而，它应该有助于完成工作(最终)。

count_of_elements_so_far = 0;
for (each element in linked list)
{
    search for current element in first <count_of_elements_so_far>
    if found, then you have a loop
    else,count_of_elements_so_far++;
}

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;
    }
}

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。

乌龟和兔子的另一种解决方案，不太好，因为我暂时改变了列表:

这个想法是遍历列表，并在执行过程中反转它。然后，当你第一次到达一个已经被访问过的节点时，它的next指针将指向“向后”，导致迭代再次朝第一个方向进行，并在那里终止。

Node prev = null;
Node cur = first;
while (cur != null) {
    Node next = cur.next;
    cur.next = prev;
    prev = cur;
    cur = next;
}
boolean hasCycle = prev == first && first != null && first.next != null;

// reconstruct the list
cur = prev;
prev = null;
while (cur != null) {
    Node next = cur.next;
    cur.next = prev;
    prev = cur;
    cur = next;
}

return hasCycle;

测试代码:

static void assertSameOrder(Node[] nodes) {
    for (int i = 0; i < nodes.length - 1; i++) {
        assert nodes[i].next == nodes[i + 1];
    }
}

public static void main(String[] args) {
    Node[] nodes = new Node[100];
    for (int i = 0; i < nodes.length; i++) {
        nodes[i] = new Node();
    }
    for (int i = 0; i < nodes.length - 1; i++) {
        nodes[i].next = nodes[i + 1];
    }
    Node first = nodes[0];
    Node max = nodes[nodes.length - 1];

    max.next = null;
    assert !hasCycle(first);
    assertSameOrder(nodes);
    max.next = first;
    assert hasCycle(first);
    assertSameOrder(nodes);
    max.next = max;
    assert hasCycle(first);
    assertSameOrder(nodes);
    max.next = nodes[50];
    assert hasCycle(first);
    assertSameOrder(nodes);
}

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.

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;
        ....
    }

}

用户unicornaddict上面有一个很好的算法，但不幸的是，它包含一个错误，用于奇数长度>= 3的非循环列表。问题是，快的可能会在列表结束之前“卡住”，慢的会赶上它，然后就会(错误地)检测到循环。

这是修正后的算法。

static 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 = null;
        else
            fast = fast.next.next; // 2 hops.

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

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

下面是快速/慢速解决方案的改进，它正确地处理奇数长度的列表并提高了清晰度。

boolean hasLoop(Node first) {
    Node slow = first;
    Node fast = first;

    while(fast != null && fast.next != null) {
        slow = slow.next;          // 1 hop
        fast = fast.next.next;     // 2 hops 

        if(slow == fast)  // fast caught up to slow, so there is a loop
            return true;
    }
    return false;  // fast reached null, so the list terminates
}

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。

您甚至可以在常数O(1)时间内完成(尽管它不是非常快或有效):计算机内存可以容纳的节点数量是有限的，比如N条记录。如果遍历超过N条记录，那么就有一个循环。

public boolean isCircular() {

    if (head == null)
        return false;

    Node temp1 = head;
    Node temp2 = head;

    try {
        while (temp2.next != null) {

            temp2 = temp2.next.next.next;
            temp1 = temp1.next;

            if (temp1 == temp2 || temp1 == temp2.next) 
                return true;    

        }
    } catch (NullPointerException ex) {
        return false;

    }

    return false;

}

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;
}

算法

public static boolean hasCycle (LinkedList<Node> list)
{
    HashSet<Node> visited = new HashSet<Node>();

    for (Node n : list)
    {
        visited.add(n);

        if (visited.contains(n.next))
        {
            return true;
        }
    }

    return false;
}

复杂性

Time ~ O(n)
Space ~ O(n)

我可能会非常晚和新的处理这个线程。但还是. .

为什么不能将节点的地址和“下一个”节点指向存储在表中

如果我们可以这样做

node present: (present node addr) (next node address)

node 1: addr1: 0x100 addr2: 0x200 ( no present node address till this point had 0x200)
node 2: addr2: 0x200 addr3: 0x300 ( no present node address till this point had 0x300)
node 3: addr3: 0x300 addr4: 0x400 ( no present node address till this point had 0x400)
node 4: addr4: 0x400 addr5: 0x500 ( no present node address till this point had 0x500)
node 5: addr5: 0x500 addr6: 0x600 ( no present node address till this point had 0x600)
node 6: addr6: 0x600 addr4: 0x400 ( ONE present node address till this point had 0x400)

这样就形成了一个循环。

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;  
  }  

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));
    }
}

 // To detect whether a circular loop exists in a linked list
public boolean findCircularLoop() {
    Node slower, faster;
    slower = head;
    faster = head.next; // start faster one node ahead
    while (true) {

        // if the faster pointer encounters a NULL element
        if (faster == null || faster.next == null)
            return false;
        // if faster pointer ever equals slower or faster's next
        // pointer is ever equal to slower then it's a circular list
        else if (slower == faster || slower == faster.next)
            return true;
        else {
            // advance the pointers
            slower = slower.next;
            faster = faster.next.next;
        }
    }
}

这段代码经过优化，将比选择的最佳答案更快地产生结果。这段代码避免了进入一个非常长的追逐向前和向后节点指针的过程，如果我们遵循'最佳答案'方法，在以下情况下将发生这种情况。看一下下面的演练，你就会明白我想说的是什么。然后通过下面给出的方法来观察问题，并测量否。为了找到答案所采取的步骤。

1 - > 2 - > 9 - > 3 ^ -- -- -- -- -- -- -- - ^

代码如下:

boolean loop(node *head)
{
 node *back=head;
 node *front=head;

 while(front && front->next)
 {
  front=front->next->next;
  if(back==front)
  return true;
  else
  back=back->next;
 }
return false
}

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。

这是我在java中的解决方案

boolean detectLoop(Node head){
    Node fastRunner = head;
    Node slowRunner = head;
    while(fastRunner != null && slowRunner !=null && fastRunner.next != null){
        fastRunner = fastRunner.next.next;
        slowRunner = slowRunner.next;
        if(fastRunner == slowRunner){
            return true;
        }
    }
    return false;
}

你也可以使用上述答案中所建议的弗洛伊德乌龟算法。

该算法可以检查单链表是否具有闭合循环。 这可以通过迭代带有两个移动速度不同的指针的列表来实现。通过这种方式，如果存在一个循环，两个指针将在未来的某个时间点相遇。

请随意查看我关于链表数据结构的博客文章，在那里我还包含了一个用java语言实现上述算法的代码片段。

问候,

安德烈亚斯 （@xnorcode）

下面是检测循环的解决方案。

public boolean hasCycle(ListNode head) {
            ListNode slow =head;
            ListNode fast =head;

            while(fast!=null && fast.next!=null){
                slow = slow.next; // slow pointer only one hop
                fast = fast.next.next; // fast pointer two hops 

                if(slow == fast)    return true; // retrun true if fast meet slow pointer
            }

            return false; // return false if fast pointer stop at end 
        }

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;
}

//链表查找循环函数

int findLoop(struct Node* head)
{
    struct Node* slow = head, *fast = head;
    while(slow && fast && fast->next)
    {
        slow = slow->next;
        fast = fast->next->next;
        if(slow == fast)
            return 1;
    }
 return 0;
}

如果链表结构实现了java.util.List. list。我们可以使用列表大小来跟踪我们在列表中的位置。

我们可以遍历节点，将当前节点的位置与上一个节点的位置进行比较。如果我们当前的位置超过了上一个位置，我们就检测到列表在某个地方有一个循环。

这种解决方案需要恒定的空间，但随着列表大小的增加，完成所需的时间会线性增加。

class LinkedList implements List {
    Node first;
    int listSize;
    
    @Override
    int size() {
        return listSize;
    }

    [..]

    boolean hasLoop() {
        int lastPosition = size();
        int currentPosition = 1;
        Node next = first;
        while(next != null) {
           if (currentPosition > lastPosition) return true;
           next = next.next;
           currentPosition++;
        }
        return false;
    }
}

或作为一种实用工具:

static boolean hasLoop(int size, Node first) {
    int lastPosition = size;
    int currentPosition = 1;
    Node next = first;
    while(next != null) {
       if (currentPosition > lastPosition) return true;
       next = next.next;
       currentPosition++;
    }
    return false;
}

我不确定这个答案是否适用于Java，但我仍然认为它属于这里:

当我们在现代体系结构中使用指针时，我们可以期望它们是CPU字对齐的。对于64位体系结构，这意味着指针的前3位始终为零。这让我们可以使用这个内存来标记我们已经见过的指针，通过对它们的第一个比特写入1。

如果我们遇到一个指针，它的第一个位已经写了1，那么我们已经成功地找到了一个循环，之后我们需要再次遍历结构，并将这些位屏蔽掉。完成了!

这种方法被称为指针标记，它在低级编程中被过度使用，例如Haskell在一些优化中使用它。

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
}

我读了一些答案，人们忽略了上述问题的一个明显的解决方案。

如果给定我们可以改变类Node的结构，那么我们可以添加一个布尔标志来知道它是否被访问过。这样我们只遍历列表一次。

Class Node{

 Data data;
 Node next;
 boolean isVisited;

}


public boolean hasLoop(Node head){
   
     if(head == null) return false;

     Node current = head;


     while(current != null){
      if(current.isVisited) return true;
      current.isVisited = true;
      current = current.next;
     }

    return false;

}