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;
}

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;
    }
}

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;
        ....
    }

}

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。

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。

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
}