Linked List Cycle
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Linked List Cycle'.
1. Apprendre
Le problème du « cycle de liste chaînée » est un défi clé dans la section Liste chaînée.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le cycle de liste chaînée.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour le cycle de liste chaînée.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné head, le chef d'une liste chaînée, déterminez si la liste chaînée contient un cycle.
Il y a un cycle dans une liste chaînée s'il y a un nœud dans la liste qui peut être atteint à nouveau en suivant continuellement le pointeur suivant. En interne, pos est utilisé pour désigner l'index du nœud auquel le prochain pointeur de tail est connecté. Notez que pos n'est pas passé en paramètre.
Renvoie vrai s'il y a un cycle dans la liste chaînée. Otherwise, return false.
L'entrée est donnée sous la forme d'une liste de valeurs et d'un entier pos (l'index auquel la queue se connecte, -1 s'il n'y a pas de cycle). Implémentez une fonction hasCycle(head: list, pos: int) -> bool.
- •The number of nodes in the list is in the range [0, 10000]
- •-100000 <= Node.val <= 100000
- •pos is -1 or a valid index in the linked list
Exemples
[3,2,0,-4], 1
True
There is a cycle: the tail node (-4) connects back to the node at index 1 (value 2).
[1,2], 0
True
There is a cycle: the tail node (2) connects back to the node at index 0 (value 1).
[1], -1
False
There is no cycle in the list.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def has_cycle_opt(head, pos=None):
if isinstance(head, list):
if pos is None or pos == -1:
h = build_linked_list(head)
else:
h = build_linked_list(head)
curr = h
cycle_node = None
idx = 0
while curr.next:
if idx == pos:
cycle_node = curr
curr = curr.next
idx += 1
if idx == pos:
cycle_node = curr
curr.next = cycle_node
return has_cycle_opt_helper(h)
return has_cycle_opt_helper(head)
def has_cycle_opt_helper(head: ListNode) -> bool:
slow, fast = head, head
while fast and fast.next:
slow = slow.next
fast = fast.next.next
if slow == fast:
return True
return FalseCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def has_cycle_brute(head, pos=None):
if isinstance(head, list):
# Rebuild linked list with a cycle
if pos is None or pos == -1:
h = build_linked_list(head)
else:
h = build_linked_list(head)
curr = h
cycle_node = None
idx = 0
while curr.next:
if idx == pos:
cycle_node = curr
curr = curr.next
idx += 1
if idx == pos:
cycle_node = curr
curr.next = cycle_node
return has_cycle_brute_helper(h)
return has_cycle_brute_helper(head)
def has_cycle_brute_helper(head: ListNode) -> bool:
seen = set()
curr = head
while curr:
if curr in seen:
return True
seen.add(curr)
curr = curr.next
return FalseAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked List data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de liste chaînée s’appliquent.
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