160. 相交链表
编写一个程序，找到两个单链表相交的起始节点。
示例 1：
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- 输入：intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,0,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3
- 输出：Reference of the node with value = 8
- 输入解释：相交节点的值为 8 （注意，如果两个列表相交则不能为 0）。从各自的表头开始算起，链表 A 为 [4,1,8,4,5]，链表 B 为 [5,0,1,8,4,5]。在 A 中，相交节点前有 2 个节点；在 B 中，相交节点前有 3 个节点。
示例 2:
image.png
- 输入：intersectVal = 0, listA = [2,6,4], listB = [1,5], skipA = 3, skipB = 2
- 输出：null
- 输入解释：从各自的表头开始算起，链表 A 为 [2,6,4]，链表 B 为 [1,5]。由于这两个链表不相交，所以 intersectVal 必须为 0，而 skipA 和 skipB 可以是任意值。
- 解释：这两个链表不相交，因此返回 null。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-linked-lists
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1.常规解法
思路：
1.分别计算出链表 A 和 B 的长度 lenA 和 lenB
2.|lenA - lenB| 计算出长度差 abs，让长度较长的链表先走 abs
3.在比较 pA == pB 相等返回即可
image.png
public static class ListNode {
private int val;
private ListNode next;
public ListNode(int val) {
this.val = val;
}
}
public static ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
if (headA == null || headB == null) return null;
ListNode pA = headA;
ListNode pB = headB;
int lenA = 0, lenB = 0;
while (pA != null) {
lenA++;
pA = pA.next;
}
while (pB != null) {
lenB++;
pB = pB.next;
}
pA = headA;
pB = headB;
int dif = lenA - lenB;
if (dif > 0) {
while (dif != 0) {
dif--;
pA = pA.next;
}
} else {
int abs = Math.abs(dif);
while (abs != 0) {
abs--;
pB = pB.next;
}
}
while (pA != pB) {
pA = pA.next;
pB = pB.next;
}
return pA;
}
复杂度分析：
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1),只需要常数级别的空间
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2.双指针法
思路：
1.初始化两个指针 pA pB 分别指向两个链表的头节点
2.分别遍历这两个链表，如果 pA == null，则把 pA = headB；而 pb == null 时，把 pB = headA
这样做的目的是消除两个链表的长度差
3.当 pA == pB 时，就是我们要找的相交链表
public static ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
if (headA == null || headB == null) return null;
ListNode pA = headA, pB = headB;
while (pA != pB) {
pA = pA == null ? headB : pA.next;
pB = pB == null ? headA : pB.next;
}
return pA;
}
复杂度分析：
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
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3.set集合法
思路：
1.将链表 A 添加到set集合中
2.遍历链表 B， 判断set中是否包含 pB, 如果包含，返回pB即可，不包含则 pB = pB.next
public static ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
if (headA == null || headB == null) return null;
Set set = new HashSet<>();
ListNode pA = headA;
ListNode pB = headB;
while (pA != null) {
set.add(pA);
pA = pA.next;
}
while (pB != null) {
if (set.contains(pB)) {
return pB;
} else {
pB = pB.next;
}
}
return null;
}
复杂度分析：
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)，由于使用了set 存储链表元素，所以空间复杂度为O(n)
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4.入栈法
思路：
1.将两个链表分别压入栈
2.每次比较栈顶元素是否相同， 如果相同，则出栈，直到元素不相同位置，返回上一个出栈的元素即可
image.png
public static ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
if (headA == null || headB == null) return null;
Stack stackA = new Stack<>();
Stack stackB = new Stack<>();
ListNode pA = headA;
ListNode pB = headB;
while (pA != null) {
stackA.push(pA);
pA = pA.next;
}
while (pB != null) {
stackB.push(pB);
pB = pB.next;
}
ListNode res = null;
while (!stackA.empty() && !stackB.empty() && stackA.peek() == stackB.peek()) {
res = stackA.peek();
stackA.pop();
stackB.pop();
}
return res;
}
复杂度分析：
时间复杂度：O(n)
空间复杂度: O(n)，由于开辟了多余的栈空间，导致时间复杂度很高
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源码
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我会随时更新新的算法，并尽可能尝试不同解法，如果发现问题请指正
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