链式旅行：LeetCode 算法之旅，领略环形链表的神奇奥妙

2023-10-16 10:39:59

问题背景
LeetCode 算法题库中有一道题名为“环形链表 II”的题目，难度为中等。题目给定一个链表，判断是否存在环，若存在，则找到环的入口节点。
链式结构与算法中很多基础性的概念与操作息息相关。理解了链表，就会理解很多关键的算法与数据结构的原理。同时，环形链表与动态规划、分治法有着相似之处的概念，例如哈希法，动态规划、快慢指针法。

解法一：哈希表法

哈希表法是解决环形链表问题的一种经典方法。算法思路如下：

创建一个哈希表，将链表中的节点作为键值对存储其中。
遍历链表，将每个节点依次插入哈希表。
若在哈希表中发现某个节点已存在，则说明存在环，此时该节点即为环的入口节点。
若遍历完整个链表都没有发现环，则返回空，说明链表中不存在环。

代码实现：

def hasCycle(head):
    # 创建一个哈希表来存储节点
    hash_table = set()

    # 遍历链表，将每个节点依次插入哈希表
    while head:
        if head in hash_table:
            return True
        hash_table.add(head)
        head = head.next

    # 如果遍历完整个链表都没有发现环，则返回空
    return False

解法二：快慢指针法

快慢指针法也是解决环形链表问题的一种高效方法。算法思路如下：

定义两个指针，分别命名为快指针和慢指针。
从链表头结点出发，快指针每次移动两步，慢指针每次移动一步。
若快指针和慢指针相遇，则说明存在环，此时相遇点即为环的入口节点。
若快指针到达链表尾结点，则说明链表中不存在环，返回空。

代码实现：

def hasCycle(head):
    # 定义快指针和慢指针
    slow_pointer = head
    fast_pointer = head

    # 从链表头结点出发，快指针每次移动两步，慢指针每次移动一步
    while fast_pointer and fast_pointer.next:
        slow_pointer = slow_pointer.next
        fast_pointer = fast_pointer.next.next

        # 若快指针和慢指针相遇，则说明存在环，返回 True
        if slow_pointer == fast_pointer:
            return True

    # 如果快指针到达链表尾结点，则说明链表中不存在环，返回 False
    return False