spring aop 、Redis實現攔截重複操作
阿新 • • 發佈:2020-12-03
環形連結串列
題目
給定一個連結串列,判斷連結串列中是否有環。
如果連結串列中有某個節點,可以通過連續跟蹤 next 指標再次到達,則連結串列中存在環。 為了表示給定連結串列中的環,我們使用整數 pos 來表示連結串列尾連線到連結串列中的位置(索引從 0 開始)。 如果 pos 是 -1,則在該連結串列中沒有環。注意:pos 不作為引數進行傳遞,僅僅是為了標識連結串列的實際情況。
如果連結串列中存在環,則返回 true 。 否則,返回 false 。
進階:
你能用 O(1)(即,常量)記憶體解決此問題嗎?
示例 1:
輸入:head = [3,2,0,-4], pos = 1
輸出:true
解釋:連結串列中有一個環,其尾部連線到第二個節點。
示例 2:
輸入:head = [1,2], pos = 0
輸出:true
解釋:連結串列中有一個環,其尾部連線到第一個節點。
示例 3:
輸入:head = [1], pos = -1
輸出:false
解釋:連結串列中沒有環。
提示:
連結串列中節點的數目範圍是 [0, 10^4]
-10^5 <= Node.val <= 10^5
pos 為 -1 或者連結串列中的一個 有效索引 。
來源:力扣(LeetCode)
連結:https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle
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解題思路
雜湊表
用雜湊表儲存遍歷過的節點,當出現環時,必然在雜湊表中已有記錄,可快速查詢到,此時返回已有節點。
- 時間複雜度O(n)
對連結串列節點進行遍歷,遍歷至出現環時的節點,節點次數必然大於連結串列長度n。 - 空間複雜度O(n)
雜湊表儲存環形連結串列的所有節點,與連結串列長度有關。
連結串列計數
考慮最多的情況,連結串列最多有10000個節點,一旦遍歷次數超過該值,則為有環。
- 時間複雜度O(n)
對連結串列節點進行遍歷,遍歷至出現環時的節點,節點次數必然大於連結串列長度n。 - 空間複雜度O(1)
一個新的變數count空間。
快慢指標
列舉節點時設定一快一慢雙指標,有環的情況下兩個指標最終會相遇。
- 時間複雜度O(n)
對連結串列節點進行遍歷,遍歷至出現環時的節點,節點次數必然大於連結串列長度n。 - 空間複雜度O(1)
兩個指標空間。
提交程式碼
雜湊表
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def hasCycle(self, head: ListNode) -> bool:
dic = {}
while head:
if dic.get(head):
return True
dic[head] = 1
head = head.next
return False
連結串列計數
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def hasCycle(self, head: ListNode) -> bool:
count = 0
while head and count <= 10000:
count += 1
head = head.next
return count > 10000
快慢指標
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def hasCycle(self, head: ListNode) -> bool:
slow, fast, flag = head, head, False
while fast:
if flag:
slow = slow.next
flag = False
else:
flag = True
fast = fast.next
if slow == fast:
return True
return False
學習總結
- 學習環形連結串列的特性,典型判斷方法為快慢指標法,是第二次遇到,對實現更加了解;
- 在遍歷連結串列節點時,還可以對每個節點設定屬性值,空間複雜度為O(n),判斷標誌為出現重複的節點。