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

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));
    }
}

其他回答

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;
}
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.

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。

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。