php 茶叶网站,男女做啊免费视频网站,北京seo网络优化招聘网,那个公司建设网站给你两个单链表的头节点 headA 和 headB #xff0c;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#xff0c;返回 null 。
图示两个链表在节点 c1 开始相交#xff1a; 题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。
注意#xff0c;函数返回结果后#x…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 mlistB 中节点数目为 n0 m, n 3 * 1041 Node.val 1050 skipA m0 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
