如何判断链表有环（三种方法）

方法一、穷举遍历

方法一：首先从头节点开始，依次遍历单链表的每一个节点。每遍历到一个新节点，就从头节点重新遍历
新节点之前的所有节点，用新节点ID和此节点之前所有节点ID依次作比较。如果发现新节点之前的所有节
点当中存在相同节点ID，则说明该节点被遍历过两次，链表有环；如果之前的所有节点当中不存在相同的
节点，就继续遍历下一个新节点，继续重复刚才的操作。

例如这样的链表：A->B->C->D->B->C->D， 当遍历到节点D的时候，我们需要比较的是之前的节点A、
B、C，不存在相同节点。这时候要遍历的下一个新节点是B，B之前的节点A、B、C、D中恰好也存在
B，因此B出现了两次，判断出链表有环。

假设从链表头节点到入环点的距离是D，链表的环长是S。那么算法的时间复杂度是0+1+2+3+…+(D
+S-1) = (D+S-1)*(D+S)/2 ， 可以简单地理解成 O(N*N)。而此算法没有创建额外存储空间，空间复
杂度可以简单地理解成为O(1)。

方法二、哈希表缓存

****首先创建一个以节点ID为键的HashSet集合，用来存储曾经遍历过的节点。然后同样是从头节点
开始，依次遍历单链表的每一个节点。每遍历到一个新节点，就用新节点和HashSet集合当中存储的
节点作比较，如果发现HashSet当中存在相同节点ID，则说明链表有环，如果HashSet当中不存在相
同的节点ID，就把这个新节点ID存入HashSet，之后进入下一节点，继续重复刚才的操作。

这个方法在流程上和方法一类似，本质的区别是使用了HashSet作为额外的缓存。

假设从链表头节点到入环点的距离是D，链表的环长是S。而每一次HashSet查找元素的时间复杂度
是O(1), 所以总体的时间复杂度是1*(D+S)=D+S，可以简单理解为O(N)。而算法的空间复杂度还是
D+S-1，可以简单地理解成O(N)。

方法三、快慢指针

首先创建两个指针1和2（在java里就是两个对象引用），同时指向这个链表的头节点。然后开始一
个大循环，在循环体中，让指针1每次向下移动一个节点，让指针2每次向下移动两个节点，然后比
较两个指针指向的节点是否相同。如果相同，则判断出链表有环，如果不同，则继续下一次循环。

例如链表A->B->C->D->B->C->D，两个指针最初都指向节点A，进入第一轮循环，指针1移动到了节
点B，指针2移动到了C。第二轮循环，指针1移动到了节点C，指针2移动到了节点B。第三轮循环，
指针1移动到了节点D，指针2移动到了节点D，此时两指针指向同一节点，判断出链表有环。

此方法也可以用一个更生动的例子来形容：在一个环形跑道上，两个运动员在同一地点起跑，一个运
动员速度快，一个运动员速度慢。当两人跑了一段时间，速度快的运动员必然会从速度慢的运动员身
后再次追上并超过，原因很简单，因为跑道是环形的。
假设从链表头节点到入环点的距离是D，链表的环长是S。那么循环会进行S次（为什么是S次，有心的
同学可以自己揣摩下），可以简单理解为O（N）。除了两个指针以外，没有使用任何额外存储空间，所
以空间复杂度是O（1）。

方法四、Set集合大小变化

评论中有 @长沙小辣椒 同学指出：还可以用 set 遍历链表，把节点放入set里，每次访问下个节点时，
如果set长度不变，则跳出，说明有环。否则set长度+1，继续遍历。
该方法时间复杂度是O（N），空间复杂度上因为需要额外等数量的存储空间，所以空间复杂度是O（n）。

如何找出有环链表的入环点？

根据这篇文章：链表中环形的入口，我们来分析一下入环口和我们上面这个快慢指针相遇点的关系。
当fast若与slow相遇时，slow肯定没有走遍历完链表(不是一整个环，有开头部分，如上图)或者恰好
遍历一圈(未做验证，看我的表格例子，在1处相遇)。于是我们从链表头、相遇点分别设一个指针，
每次各走一步，两个指针必定相遇，且相遇第一点为环入口点(慢指针走了n步，第一次相遇在c点，
对慢指针来说n=s+p，也就是说如果慢指针从c点再走n步，又会到c点，那么顺时针的CB距离是n-p=s，
但是我们不知道s是几，那么当快指针此时在A点一步一步走，当快慢指针相遇时，相遇点恰好是圆环
七点B(AB=CB=s))。

如何判断两个单链表是否相交，以及相交点？

方法一、直接法

直接判断第一个链表的每个结点是否在第二个链表中，时间复杂度为O(len1*len2)，耗时很大

方法二、利用计数

如果两个链表相交，则两个链表就会有共同的结点；而结点地址又是结点唯一标识。因而判断
两个链表中是否存在地址一致的节点，就可以知道是否相交了。可以对第一 个链表的节点地址
进行hash排序，建立hash表，然后针对第二个链表的每个节点的地址查询hash表，如果它在ha
sh表中出现，则说明两个链表有共 同的结点。这个方法的时间复杂度为：O(max(len1+len2)；
但同时还得增加O(len1)的存储空间存储哈希表。这样减少了时间复杂度，增加 了存储空间。
以链表节点地址为值，遍历第一个链表，使用Hash保存所有节点地址值，结束条件为到最后一个
节点（无环）或Hash中该地址值已经存在（有环）。再遍历第二个链表，判断节点地址值是否已
经存在于上面创建的Hash表中。这个方面可以解决题目中的所有情况，时间复杂度为O(m+n)，m
和n分别是两个链表中节点数量。由于节点地址指针就是一个整型，假设链表都是在堆中动态创建
的，可以使用堆的起始地址作为偏移量，以地址减去这个偏移量作为Hash函数

方法三、利用有环链表思路

对于两个没有环的链表相交于一节点，则在这个节点之后的所有结点都是两个链表所共有的。如果它
们相交，则最后一个结点一定是共有的，则只需要判断最后一个结点是否相同即可。时间复杂度为O(
len1+len2)。对于相交的第一个结点，则可求出两个链表的长度，然后用长的减去短的得到一个差值 
K，然后让长的链表先遍历K个结点，然后两个链表再开始比较。还可以这样：其中一个链表首尾相连，
检测另外一个链表是否存在环，如果存在，则两个链表相交，而检测出来的依赖环入口即为相交的第一个。