鍊錶循環
“鍊錶循環”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「鍊錶循環」問題是鍊錶部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化鍊錶循環的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀鍊錶循環的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定鍊錶的頭 head，判斷鍊錶中是否有環。
如果鍊錶中存在可以透過連續跟隨下一個指標再次到達的某個節點，則鍊錶中存在循環。在內部，pos用於表示tail的next指標所連接的節點的索引。請注意，pos 不作為參數傳遞。
如果鍊錶中存在循環，則傳回 true。否則，返回 false。
輸入以值列表和整數 pos（尾部連接的索引，如果沒有循環則為 -1）的形式給出。實作函數 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
範例
[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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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