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;
        ....
    }

}

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)

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。)

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;
    }
}

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。