经典算法（三）单链表反转 & 是否相交/成环 & 求交点等

参考文章：

判断链表是否相交：http://treemanfm.iteye.com/blog/2044196

一、单链表反转

链表节点

public class Node {
    private int record;
    private Node nextNode;

    public Node(int record) {
        super();
        this.record = record;
    }
}

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构建链表

public static Node creatLinkedList() {
        Node head = new Node(0);
        Node tmp = null;
        Node cur = null;
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            tmp = new Node(i);
            if (1 == i) {
                head.setNextNode(tmp);
            } else {
                cur.setNextNode(tmp);
            }
            cur = tmp;
        }
        return head;
    }

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递归实现

public static Node reverse(Node head) {
        if (null == head || null == head.getNextNode()) {
            return head;
        }
        Node reversedHead = reverse(head.getNextNode());
        head.getNextNode().setNextNode(head);
        head.setNextNode(null);
        return reversedHead;
    }

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循环实现

public static Node reverseCircle(Node head){
        Node pre=head;
        Node cur=head.getNextNode();
        Node temp;
        while(cur!=null){
            temp=cur.getNextNode();
            cur.setNextNode(pre);
            pre=cur;
            cur=temp;
            print(pre);
        }
        head.setNextNode(null);
        return pre;
    }

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二、判断单向链表是否有环

单链表有环有两种形式，整个链表是一个圆环或者部分成环如图1：

图1

分析：

判断链表是否带环，我们可以采用在头结点设两个指针，一个叫fast，一个叫slow，fast一下走两步，而slow一下走一步。如果链表中存在环的话，那么fast和slow必定会在环中相遇。若链表中没有环的话，那么fast必定现于slow指针先到达链表的尾节点。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)

实现：

构建上图有环链表：

public static Node creatLinkedListCircle() {
        Node head = new Node(1);
        Node node4 = null;
        Node tmp = null;
        Node cur = null;
        for (int i = 2; i < 13; i++) {
            tmp = new Node(i);
            if (2 == i) {
                head.setNextNode(tmp);
            } else if(i==4){
                cur.setNextNode(tmp);
                node4=tmp;
            }else {
                if(i==12){
                    cur.setNextNode(node4);
                }else{
                    cur.setNextNode(tmp);
                }
            }
            cur = tmp;
        }
        return head;
    }

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判断是否有环：

public static boolean isCircle(Node head) {
        //只有一个节点
        if(head.getNextNode()==null){
            return false;
        }
        //两个结点成环
        if(head.getNextNode()==head){
            return true;
        }
        Node slow = head.getNextNode();
        Node fast = head.getNextNode().getNextNode();
        while (slow != null && fast != null) {
            if (slow == fast) {
                return true;
            }
            slow=slow.getNextNode();
            fast = fast.getNextNode().getNextNode();
        }
        return false;
    }

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三、判断单向链表是否相交

方案一：

若两个链表都无环且交于一点，那么最后一个节点一定是共有的。可以先遍历第一个链表，记录最后一个节点，再遍历第二个链表，将其最后一个节点与第一个链表的最后一个节点比较，若相同，则相交。时间复杂度也为O(Max(length(h1),length(h2)))，空间复杂度为O(1)

方案二：

①循环遍历h1，计算每个节点的hash值并存入map中；

②循环遍历h2，顺序计算每个节点的hash值v，并用map.get(v)，若返回非空，则算法结束
第①步算法时间复杂度O(length(h1))，第②步算法时间复杂度O(length(h2))，因此hash计数算法时间复杂度为O(max(length(h1),length(h2)))，复杂度降低到线性。但是由于使用了额外的map结构，空间复杂度为O(length(h1))。

方案三：

求出两个链表的长度:len_h1,len_h2,求出差值len（len为较大的减去较小的值）。让长的那个先走len步，之后两个链表一起走，直至节点相同的时候。时间复杂度为O(Max(length(h1),length(h2)))，空间复杂度为O(1)

方案三：

如果两个链表都无环，则可以把第二个链表接在第一个链表后面，如果得到的链表有环，则说明这两个链表相交。这里如果有环，则第二个链表的表头一定在环上，只需要从第二个链表开始遍历，看是否会回到起点即可判断。假设两个链表长度分别为m和n，则时间复杂度为O(m+n)。

三、求环的长度

分析：

我们可以采用在头结点设两个指针，一个叫fast，一个叫slow，fast一下走两步，而slow一下走一步。slow和fast从第一次相遇到第二次相遇时所走的长度即是环的长度.参考图1

实现：

public static int getCircleLength(Node head) {
        Node slow = head.getNextNode();
        Node fast = head.getNextNode().getNextNode();
        int length=0;
        boolean flag=false;
        while (slow != null && fast != null) {
            if (slow == fast) {
                if(flag){
                    return length;
                }
                length=0;
                flag=true;
            }
            length++;
            slow=slow.getNextNode();
            fast = fast.getNextNode().getNextNode();
        }
        return length;
    }

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四、求环入口点

方案一：采用hash的方式。遍历该链表，第一个重复的node则为环入口点。时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)

public static Node getEnterNode(Node head) {
        Map<Node, String> map = new HashMap<Node, String>();
        map.put(head, null);
        Node next = head.getNextNode();
        // 找到交点
        while (next != null) {
            if (map.containsKey(next)) {
                return next;
            }
            map.put(next, null);
            next = next.getNextNode();
        }
        return null;
    }

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方案二：经过推导，头结点到入口点的距离和问题二的交点到入口点的距离是相等的。所以可以设置分别从两点设置指针。第一次相遇的节点则为环入口点。时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

public static Node getEnterNode(Node head) {
        Node slow = head.getNextNode();
        Node fast = head.getNextNode().getNextNode();
        //找到交点
        while (slow != null && fast != null) {
            if (slow == fast) {
                break;
            }
            slow = slow.getNextNode();
            fast = fast.getNextNode().getNextNode();
        }
        //分别从头结点和交点出发,第一次相遇 则为环入口点
        Node no = head.getNextNode();
        slow = slow.getNextNode();
        while (slow != no) {
            no = no.getNextNode();
            slow = slow.getNextNode();
        }
        return no;
    }

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五、查找单链表的中间节点

分析：采用快慢指针的方法。设两个指针，一个叫fast，一个叫slow，fast一下走两步，而slow一下走一步。fast走完时，slow恰好走到中间。

public static Node getMidNode(Node head) {
        Node slow = head;
        Node fast = head;
        while (fast!=null&&fast.getNextNode()!=null) {
            slow=slow.getNextNode();
            fast=fast.getNextNode().getNextNode();
        }
        return slow;
    }

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六、求链表倒数第k个节点

分析：设置两个指针 p1、p2，首先 p1 和 p2 都指向 head，然后 p2 向前走 k 步，这样 p1 和 p2 之间就间隔 k 个节点，最后 p1 和 p2 同时向前移动，直至 p2 走到链表末尾。

实现：

//查找倒数第k个节点
    public static Node getLastKNode(Node head,int k) {
        Node p1 = head;
        Node p2 = head;
        while (k-->0) {
            p2=p2.getNextNode();
        }
        while(p2!=null){
            p2=p2.getNextNode();
            p1=p1.getNextNode();
        }
        return p1;
    }

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七、合并两个有序链表，并保持有序

// 合并两个有序链表
    public static Node merge(Node head1, Node head2) {
        if (head1 == null) {
            return head2;
        }
        if (head2 == null) {
            return head1;
        }
        Node head = null;
        if (head1.getRecord() < head2.getRecord()) {
            head = head1;
            head.setNextNode(merge(head1.getNextNode(), head2));
        } else {
            head = head2;
            head.setNextNode(merge(head1, head2.getNextNode()));
        }
        return head;

    }

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来源：https://www.cnblogs.com/amei0/p/8328629.html

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链表