链表循环
“链表循环”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“链表循环”问题是链表部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化链表循环的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读链表循环的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定链表的头 head，判断链表中是否有环。
如果链表中存在可以通过连续跟随下一个指针再次到达的某个节点，则链表中存在循环。在内部，pos用于表示tail的next指针所连接的节点的索引。请注意，pos 不作为参数传递。
如果链表中存在循环，则返回 true。否则，返回 false。
输入以值列表和整数 pos（尾部连接的索引，如果没有循环则为 -1）的形式给出。实现函数 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
示例
[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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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 False暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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