从十字路口相遇到链表交点:探索相交链表问题

生活中的相遇问题

想象两个人从不同的地方出发,最后在一个十字路口相遇。他们可能走过不同长度的路程,但最终会在同一个点汇合。这就很像我们今天要讨论的相交链表问题:两个链表从不同的起点出发,在某个节点相交,然后共享后续的路径。

问题描述

LeetCode第160题"相交链表"是这样描述的:给你两个单链表的头节点 headA 和 headB,请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点,返回 null。

例如:

A链表:      a1 → a2

                      c1 → c2 → c3

B链表: b1 → b2 → b3

输出:返回节点c1

最直观的解法:哈希表记录

就像在一个城市里标记每个人走过的地方,最简单的方法是用一个哈希表记录第一个人走过的所有位置,然后看第二个人的路径中是否有重复的地方。

哈希表方法的实现

public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
// 使用HashSet记录链表A中的所有节点
Set<ListNode> visited = new HashSet<>(); // 遍历链表A,将节点加入集合
ListNode current = headA;
while (current != null) {
visited.add(current);
current = current.next;
} // 遍历链表B,查找第一个在集合中出现的节点
current = headB;
while (current != null) {
if (visited.contains(current)) {
return current;
}
current = current.next;
} return null;
}
}

优化解法:双指针技巧

仔细思考,我们发现一个有趣的现象:如果两个人分别走对方的路,他们最终一定会相遇!这就是双指针解法的灵感来源。

双指针方法的原理

想象两个人在散步:

  1. A从链表A出发,走完后转到链表B继续走
  2. B从链表B出发,走完后转到链表A继续走
  3. 如果链表相交,他们一定会在相交点相遇
    • 因为他们走过的总路程是相同的:链表A长度 + 链表B长度

示例运行

假设链表A:1→2→3→4,链表B:5→6→3→4(3是相交点)

指针A:1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → [3] ← 相遇!
指针B:5 → 6 → 3 → 4 → 1 → 2 → [3] ← 相遇!

Java代码实现

public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
if (headA == null || headB == null) {
return null;
} // 初始化两个指针
ListNode pointerA = headA;
ListNode pointerB = headB; // 当两个指针不相等时继续移动
while (pointerA != pointerB) {
// 移动指针A,如果到达末尾则转到链表B
pointerA = (pointerA == null) ? headB : pointerA.next;
// 移动指针B,如果到达末尾则转到链表A
pointerB = (pointerB == null) ? headA : pointerB.next;
} // 返回相交点(如果不存在相交点,两个指针都会是null)
return pointerA;
}
}

解法比较

让我们比较这两种方法:

哈希表法:

  • 时间复杂度:O(m+n)
  • 空间复杂度:O(m),m为链表A的长度
  • 优点:思路直观,容易理解
  • 缺点:需要额外的空间存储节点

双指针法:

  • 时间复杂度:O(m+n)
  • 空间复杂度:O(1)
  • 优点:不需要额外空间,优雅简洁
  • 缺点:理解起来稍微有点难度

实用技巧总结

解决链表相交问题的关键点:

  1. 理解相交后的节点都是共享的
  2. 考虑特殊情况(如空链表、不相交的情况)
  3. 善用双指针技巧
  4. 利用数学特性(路程相等原理)

相关的链表问题:

  • 判断链表是否有环
  • 找到链表环的入口
  • 链表的中间节点

小结

通过相交链表这道题,我们学会了如何巧妙地使用双指针技巧来解决看似复杂的问题。这种思维方式不仅能解决算法题,在处理数据流、文件比较等实际问题时也很有用。记住,当遇到需要找到两个序列共同元素的问题时,双指针技巧往往能提供一个优雅的解决方案!

延伸思考:

  1. 如果链表可能有环,这个算法还有效吗?
  2. 如果要找到所有的相交节点,应该如何修改算法?
  3. 在分布式系统中,如何处理类似的"路径相交"问题?

作者:忍者算法

公众号:忍者算法

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