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。如果两个链表没有交点,返回 null
。
图示两个链表在节点 c1
开始相交:
题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。
注意,函数返回结果后,链表必须 保持其原始结构 。
示例 1:
输入:intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,0,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3 输出:Intersected at '8' 解释:相交节点的值为 8 (注意,如果两个链表相交则不能为 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:
输入:intersectVal = 2, listA = [0,9,1,2,4], listB = [3,2,4], skipA = 3, skipB = 1 输出:Intersected at '2' 解释:相交节点的值为 2 (注意,如果两个链表相交则不能为 0)。 从各自的表头开始算起,链表 A 为 [0,9,1,2,4],链表 B 为 [3,2,4]。 在 A 中,相交节点前有 3 个节点;在 B 中,相交节点前有 1 个节点。
示例 3:
输入:intersectVal = 0, listA = [2,6,4], listB = [1,5], skipA = 3, skipB = 2 输出:null 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。 这两个链表不相交,因此返回 null 。
提示:
-
listA
中节点数目为m
-
listB
中节点数目为n
0 <= m, n <= 3 * 104
1 <= Node.val <= 105
0 <= skipA <= m
0 <= skipB <= n
- 如果
listA
和listB
没有交点,intersectVal
为0
- 如果
listA
和listB
有交点,intersectVal == listA[skipA + 1] == listB[skipB + 1]
进阶:你能否设计一个时间复杂度 O(n)
、仅用 O(1)
内存的解决方案?
思路
简单来说,就是求两个链表交点节点的指针。 这里同学们要注意,交点不是数值相等,而是指针相等。
为了方便举例,假设节点元素数值相等,则节点指针相等。
看如下两个链表,目前curA指向链表A的头结点,curB指向链表B的头结点:
我们求出两个链表的长度,并求出两个链表长度的差值,然后让curA移动到,和curB 末尾对齐的位置,如图:
此时我们就可以比较curA和curB是否相同,如果不相同,同时向后移动curA和curB,如果遇到curA == curB,则找到交点。
否则循环退出返回空指针。
public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
ListNode curA = headA;
ListNode curB = headB;
int lenA = 0, lenB = 0;
while (curA != null) { // 求链表A的长度
lenA++;
curA = curA.next;
}
while (curB != null) { // 求链表B的长度
lenB++;
curB = curB.next;
}
curA = headA;
curB = headB;
// 让curA为最长链表的头,lenA为其长度
if (lenB > lenA) {
//1. swap (lenA, lenB);
int tmpLen = lenA;
lenA = lenB;
lenB = tmpLen;
//2. swap (curA, curB);
ListNode tmpNode = curA;
curA = curB;
curB = tmpNode;
}
// 求长度差
int gap = lenA - lenB;
// 让curA和curB在同一起点上(末尾位置对齐)
while (gap-- > 0) {
curA = curA.next;
}
// 遍历curA 和 curB,遇到相同则直接返回
while (curA != null) {
if (curA == curB) {
return curA;
}
curA = curA.next;
curB = curB.next;
}
return null;
}
}
- 时间复杂度:O(n + m)
- 空间复杂度:O(1)
暂时搞不出时间复杂度为O(n)的算法文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-597244.html
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