java实现判断俩个链表是否相交

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何用Java判断两个链表是否相交。首先，我得回想一下链表相交的定义。链表相交指的是两个链表在某个节点之后合并，形成共同的部分。也就是说，从相交节点开始，后续的所有节点都是相同的，直到链表结束。 接下来，我得确定用户的需求。用户可能正在学习数据结构，或者在面试准备中遇到了这个问题。他们需要具体的实现方法，而不仅仅是理论上的解释。因此，我应该提供清晰的思路和代码示例，同时考虑时间和空间复杂度。 首先，我得回顾常见的解决方法。常见的方法有两种：哈希表法和双指针法。哈希表法的思路是遍历第一个链表，将每个节点的引用存入哈希表，然后遍历第二个链表，检查是否有节点存在于哈希表中。这种方法的时间复杂度是O(m+n)，空间复杂度也是O(m+n)，其中m和n分别是两个链表的长度。 另一种方法是双指针法，也称为“走尾指针法”。这种方法不需要额外空间，时间复杂度同样是O(m+n)。具体步骤是：首先遍历两个链表，找到各自的尾节点，并记录长度。如果尾节点不同，说明不相交；如果相同，则计算两个链表的长度差，让较长的链表的指针先移动差值步，然后两个指针同时移动，直到相遇，相遇点即为相交节点。 用户可能更倾向于高效的方法，尤其是空间复杂度低的解决方案。因此，我应该重点解释双指针法，因为它更优。同时，我需要考虑链表可能存在的环的情况，但通常在这种情况下，题目假设链表无环，所以可能不需要处理环的问题，但最好在注意事项中提及。 然后，我需要考虑如何用Java实现双指针法。首先，定义链表节点的结构，通常是一个包含数据和next指针的类。然后，编写函数来检查相交。具体步骤包括遍历链表获取长度和尾节点，比较尾节点是否相同，调整指针起点，同步遍历直到找到相同节点。 在代码实现中，需要注意边界情况，例如其中一个链表为空，或者两个链表长度相差较大。此外，测试用例的构造也很重要，例如创建相交的链表和不相交的链表来验证代码的正确性。 可能用户还会有疑问，比如如何处理有环的情况，或者是否有其他方法。虽然问题通常假设链表无环，但可以简要说明如果有环的话需要先检测环，然后再处理相交的问题，但这会增加复杂度。 最后，总结思路和步骤，确保用户能够理解并实现该算法。同时，强调时间和空间复杂度，帮助用户评估不同方法的优劣。</think>--- 要判断两个链表是否相交，关键在于找到**相交节点**（两个链表的公共节点）。Java中可通过以下两种方法实现： --- ### 方法一：哈希表法 **核心思路**：遍历链表A，将所有节点存入哈希表，再遍历链表B，检查节点是否存在于哈希表中。 **时间复杂度**：$O(m + n)$，空间复杂度：$O(m)$（m、n为链表长度） ```java import java.util.HashSet; public class LinkedListIntersection { static class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int x) { val = x; } } public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { HashSet<ListNode> visited = new HashSet<>(); // 遍历链表A，存储所有节点 while (headA != null) { visited.add(headA); headA = headA.next; } // 遍历链表B，检查哈希表 while (headB != null) { if (visited.contains(headB)) { return headB; } headB = headB.next; } return null; } } ``` --- ### 方法二：双指针法（推荐） **核心思路**： 1. 若两链表相交，则**尾节点必相同** 2. 计算两链表长度差，对齐起点后同步遍历 **时间复杂度**：$O(m + n)$，空间复杂度：$O(1)$ ```java public class LinkedListIntersection { static class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int x) { val = x; } } public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { if (headA == null || headB == null) return null; // 计算链表A和B的长度 int lenA = getLength(headA), lenB = getLength(headB); // 对齐起点：长链表先走差值步 ListNode pA = headA, pB = headB; if (lenA > lenB) { for (int i = 0; i < lenA - lenB; i++) pA = pA.next; } else { for (int i = 0; i < lenB - lenA; i++) pB = pB.next; } // 同步遍历找交点 while (pA != null && pB != null) { if (pA == pB) return pA; pA = pA.next; pB = pB.next; } return null; } private int getLength(ListNode node) { int len = 0; while (node != null) { len++; node = node.next; } return len; } } ``` --- ### 方法三：巧妙双指针遍历（无长度计算） **核心思想**：两指针分别遍历A+B和B+A路径，最终会在交点相遇（若存在）。 ```java public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { if (headA == null || headB == null) return null; ListNode pA = headA, pB = headB; // 当pA和pB走过相同路径长度时： // - 若相交，会在交点相遇 // - 若不相交，最终同时为null退出循环 while (pA != pB) { pA = (pA == null) ? headB : pA.next; pB = (pB == null) ? headA : pB.next; } return pA; } ``` --- ### 验证相交的关键条件 1. **尾节点相同**：若两链表尾节点不同，则一定不相交 2. **节点引用相同**：判断相交的依据是节点对象地址相同，而非值相等 --- ### 测试用例示例 ```java public static void main(String[] args) { // 构造相交链表 ListNode common = new ListNode(8); common.next = new ListNode(4); common.next.next = new ListNode(5); ListNode headA = new ListNode(4); headA.next = new ListNode(1); headA.next.next = common; ListNode headB = new ListNode(5); headB.next = new ListNode(6); headB.next.next = new ListNode(1); headB.next.next.next = common; // 调用方法判断 ListNode result = getIntersectionNode(headA, headB); System.out.println(result != null ? "相交节点值：" + result.val : "不相交"); } ``` --- ### 复杂度对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |------------|------------|------------|--------------------| | 哈希表法 | $O(m+n)$ | $O(m)$ | 需要快速实现 | | 双指针法 | $O(m+n)$ | $O(1)$ | 内存敏感场景 | | 路径对齐法 | $O(m+n)$ | $O(1)$ | 代码简洁，无需长度 | --- ### 注意事项 1. 若链表可能有环，需先检测环再判断相交（经典相交问题通常假设无环） 2. 节点值可以重复，判断依据是节点引用地址相同而非值相等 3. 空链表直接返回`null`