必须干掉这10道，面试100%遇到！（二）

joytrian

发布于 2022-7-7 16:53

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0X03环形链表
对应力扣141和力扣142，力扣141环形链表要求为：

给定一个链表，判断链表中是否有环，用O(1)内存解决。

详细分析：环形链表找入口，真的太妙了

这个问题利用快慢双指针比较高效，快指针fast每次走2步，slow每次走1步，慢指针走n步到尾时候快指针走了2n步，而环的大小一定小于等于n所以一定会相遇，如果相遇那么说明有环，如果不相遇fast先为null说明无环。

具体代码为：

public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        ListNode fast=head;
        ListNode slow=fast;
        while (fast!=null&&fast.next!=null) {
            slow=slow.next;
            fast=fast.next.next;
            if(fast==slow)
                return true;
        }
        return false;    
    }
}1.
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力扣142是在力扣141拓展，如有有环，返回入环的那个节点，就想下图环形链表返回节点2。

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这个问题是需要数学转换的，具体的分析可以看上面的详细分析，这里面提一下大题的步骤。

如果找到第一个交汇点，其中一个停止，另一个继续走，下一次交汇时候刚好走一圈，可以算出循环部分长度为y。

所以我们知道的东西有：交汇时候fast走2x步，slow走x步，环长为y。并且快指针和慢指针交汇时候，多走的步数刚好是换长y的整数倍（它两此刻在同一个位置，快指针刚好多绕整数倍圈数才能在同一个位置相聚），可以得到2x=x+ny(x=ny)。其中所以说慢指针走的x和快指针多走的x是圈长y的整数倍。

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也就是说，从开头走到这个点共计x步，从这个点走x步也就是绕了几圈也回到这个点。如果说slow从起点出发，fast从这个点出发(每次走一步，相当于之前两步抵消slow走的路程)，那么走x步还会到达这个点，但是这两个指针这次都是每次走一步，所以一旦slow到达循环圈内，两个指针就开始汇合了。

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实现代码为：

public class Solution {
    public ListNode detectCycle(ListNode head) {
        boolean isloop=false;
        ListNode fast=new ListNode(0);//头指针
        ListNode slow=fast;
        fast.next=head;
        if(fast.next==null||fast.next.next==null)
            return null;
        while (fast!=null&&fast.next!=null) {
            fast=fast.next.next;
            slow=slow.next;
            if(fast==slow)
            {
                isloop=true;
                break;
            }
        }
        if(!isloop)//如果没有环返回
            return null;
        ListNode team=new ListNode(-1);//头指针 下一个才是head
        team.next=head;
        while (team!=fast) {//slow 和fast 分别从起点和当前点出发
            team=team.next;
            fast=fast.next;
        }
        return team;
    }
}1.
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0X04两个栈实现队列
对应剑指offer09，题意为：

用两个栈实现一个队列。队列的声明如下，请实现它的两个函数 appendTail 和 deleteHead ，分别完成在队列尾部插入整数和在队列头部删除整数的功能。(若队列中没有元素，deleteHead 操作返回 -1 )

分析：

解决这个问题，要知道栈是什么，队列是什么，两种常见数据结构格式很简单，栈的特点就是：后进先出，队列的特点就是：先进先出，栈可以想象成一堆书本，越在上面的取的越早，上面来上面出(比喻一下)；队列就是想象成排队买东西，只能后面进前面出，所以两者数据结构还是有区别的，虽然都是单个入口进出，但是栈进出口相同，而队列不同。

上面描述的是一个普通栈和队列的数据结构，这里面让我们用两个栈实现一个队列的操作，这里比较容易想的方案就是其中一个栈stack1用作数据存储，插入尾时候直接插入stack1，而删除头的时候将数据先加入到另一个栈stack2中，返回并删除栈顶元素，将stack2顺序加入stack1中实现一个复原，但是这样操作插入时间复杂度为O(1),删除时间复杂度为O(n)比较高。

实现方式也给大家看下：

public class Solution {
    public ListNode detectCycle(ListNode head) {
        boolean isloop=false;
        ListNode fast=new ListNode(0);//头指针
        ListNode slow=fast;
        fast.next=head;
        if(fast.next==null||fast.next.next==null)
            return null;
        while (fast!=null&&fast.next!=null) {
            fast=fast.next.next;
            slow=slow.next;
            if(fast==slow)
            {
                isloop=true;
                break;
            }
        }
        if(!isloop)//如果没有环返回
            return null;
        ListNode team=new ListNode(-1);//头指针 下一个才是head
        team.next=head;
        while (team!=fast) {//slow 和fast 分别从起点和当前点出发
            team=team.next;
            fast=fast.next;
        }
        return team;
    }
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这样的时间复杂度是不被喜欢的，因为删除太鸡儿耗时了，每次都要折腾一番，有没有什么好的方法能够让删除也方便一点呢？

有啊，stack1可以顺序保证顺序插入，stack1数据放到stack2中可以保证顺序删除，所以用stack1作插入，stack2作删除，因为题目也没要求数据必须放到一个容器中，所以就这样组合使用，完美perfect！

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具体实现的时候，插入直接插入到stack1中，如果需要删除从stack2中栈顶删除，如果stack2栈为空那么将stack1中数据全部添加进来(这样又能保证stack2中所有数据是可以顺序删除的了)，下面列举几个删除的例子

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其实就是将数据分成两个部分，一部分用来插入，一部分用来删除，删除的那个栈stack2空了添加所有stack1中的数据继续操作。这个操作插入删除的时间复杂度是O(1),具体实现的代码为：

class CQueue {
    Deque<Integer> stack1;
    Deque<Integer> stack2;

    public CQueue() {
        stack1 = new LinkedList<Integer>();
        stack2 = new LinkedList<Integer>();
    }

    public void appendTail(int value) {
        stack1.push(value);
    }

    public int deleteHead() {
        // 如果第二个栈为空 将stack1数据加入stack2
        if (stack2.isEmpty()) {
            while (!stack1.isEmpty()) {
                stack2.push(stack1.pop());
            }
        } //如果stack2依然为空 说明没有数据
        if (stack2.isEmpty()) {
            return -1;
        } else {//否则删除
            int deleteItem = stack2.pop();
            return deleteItem;
        }
    }
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文章转自公众号：bigsai

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已于2022-7-7 16:53:27修改

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