【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——42. 相交链表

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呆呆敲代码的小Y 发表于 2021/09/27 18:46:32 2021/09/27
【摘要】 @TOC 📢前言 🚀 算法题 🚀 🌲 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程😜🌲 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题🌲 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧🧐!🌲 今天是力扣算法题持续打卡第42天🎈! 🚀 算法题 🚀 🌲原题样例:相交链表给你两个单链表的头节点 headA 和 hea...

@TOC

请添加图片描述


📢前言

🚀 算法题 🚀
  • 🌲 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程😜
  • 🌲 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
  • 🌲 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧🧐!
  • 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第42天🎈!
🚀 算法题 🚀

🌲原题样例:相交链表

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:
在这里插入图片描述

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 。

实例1
在这里插入图片描述

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[4,1,8,4,5],链表 B[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:
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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[2,6,4],链表 B[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
  • 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]

🌻C#方法:深度优先搜索

判断两个链表是否相交,可以使用哈希集合存储链表节点。

首先遍历链表 headA,并将链表 headA 中的每个节点加入哈希集合中。然后遍历链表 headB,对于遍历到的每个节点,判断该节点是否在哈希集合中:

  • 如果当前节点不在哈希集合中,则继续遍历下一个节点;
  • 如果当前节点在哈希集合中,则后面的节点都在哈希集合中,即从当前节点开始的所有节点都在两个链表的相交部分,因此在链表 headB 中遍历到的第一个在哈希集合中的节点就是两个链表相交的节点,返回该节点。

如果链表 headB 中的所有节点都不在哈希集合中,则两个链表不相交,返回 null。

思路解析

代码:

public class Solution {
    public ListNode GetIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        ISet<ListNode> visited = new HashSet<ListNode>();
        ListNode temp = headA;
        while (temp != null) {
            visited.Add(temp);
            temp = temp.next;
        }
        temp = headB;
        while (temp != null) {
            if (visited.Contains(temp)) {
                return temp;
            }
            temp = temp.next;
        }
        return null;
    }
}

执行结果

通过
执行用时:124 ms,在所有 C# 提交中击败了65.20%的用户
内存消耗:38.5 MB,在所有 C# 提交中击败了15.20%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O( m+n ),其中 m 和 n 是分别是链表 headA 和 headB 的长度。需要遍历两个链表各一次。
空间复杂度:O(m),其中 m 是链表 headA 的长度。需要使用哈希集合存储链表 headA 中的全部节点。

🌻Java 方法一:哈希集合

思路解析
判断两个链表是否相交,可以使用哈希集合存储链表节点。

首先遍历链表 headA,并将链表 headA 中的每个节点加入哈希集合中。然后遍历链表 headB,对于遍历到的每个节点,判断该节点是否在哈希集合中:

  • 如果当前节点不在哈希集合中,则继续遍历下一个节点;
  • 如果当前节点在哈希集合中,则后面的节点都在哈希集合中,即从当前节点开始的所有节点都在两个链表的相交部分,因此在链表 headB 中遍历到的第一个在哈希集合中的节点就是两个链表相交的节点,返回该节点。

如果链表 headB 中的所有节点都不在哈希集合中,则两个链表不相交,返回 null。

代码:

public class Solution {
    public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        Set<ListNode> visited = new HashSet<ListNode>();
        ListNode temp = headA;
        while (temp != null) {
            visited.add(temp);
            temp = temp.next;
        }
        temp = headB;
        while (temp != null) {
            if (visited.contains(temp)) {
                return temp;
            }
            temp = temp.next;
        }
        return null;
    }
}

执行结果

通过
执行用时:7 ms,在所有 Java  提交中击败了22.83%的用户
内存消耗:42.3 MB,在所有 Java 提交中击败了6.96%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O( m+n ),其中 m 和 n 是分别是链表 headA 和 headB 的长度。需要遍历两个链表各一次。
空间复杂度:O(m),其中 m 是链表 headA 的长度。需要使用哈希集合存储链表 headA 中的全部节点。

🌻Java 方法二:双指针

思路解析
在这里插入图片描述

代码:

public class Solution {
    public 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;
    }
}

执行结果

通过
执行用时:1 ms,在所有 Java  提交中击败了100.00%的用户
内存消耗:41.2 MB,在所有 Java 提交中击败了59.13%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O(m+n)
空间复杂度:O(1)

💬总结

  • 今天是力扣算法题打卡的第四十二天!
  • 文章采用 C#Java 两种编程语言进行解题
  • 一些方法也是参考力扣大神写的,也是边学习边分享,再次感谢算法大佬们
  • 那今天的算法题分享到此结束啦,明天再见!
    请添加图片描述

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