如何判断链表有环

给一个单向链表，使用程序来判断链表中是否存在环结构。

private static class Node {
    int data;
    Node next;

    Node(int data) {
        this.data = data;
    }
}

public static void main(String[] args) {
    Node node1 = new Node(5);
    Node node2 = new Node(3);
    Node node3 = new Node(7);
    Node node4 = new Node(2);
    Node node5 = new Node(6);

    node1.next = node2;
    node2.next = node3;
    node3.next = node4;
    node4.next = node5;
    node5.next = node2;
    // 解法一
    System.out.println(isCycle1(node1));
    // 解法二
    System.out.println(isCycle2(node1));
    // 解法三
    System.out.println(isCycle3(node1));
}

解法一

解法一：依次遍历链表的节点，每遍历一个节点，就从头部开始检查到当前节点之前的所有节点，用当前节点和此节点之前的所有节点进行比较，如果存在相等的节点，则说明链表结构存在环，否则继续遍历节点，直到链表结束。

代码实现：

private static boolean isCycle1(Node head) {
    Node currentNode = head.next;
    int currentIndex = 1;
    while (currentNode != null) {
        Node node = head;
        int i = 0;
        while (node != null && i < currentIndex) {
            if (node == currentNode) {
                return true;
            }
            node = node.next;
            i++;
        }
        currentNode = currentNode.next;
        currentIndex++;
    }
    return false;
}

解法二

解法二：使用一个 HashSet 结构，从头开始遍历链表，每次遍历连接，使用当前节点去 HashSet 中获取节点元素，如果 HashSet 中不存在当前节点，则将当前节点存入 HashSet 容器中，如果 HashSet 中存在当前节点，说明链表存在环。

这其实是一种类似 Redis 中的布隆过滤器的结构。

代码实现：

private static boolean isCycle2(Node head) {
    Set<Node> set = new HashSet<>();
    while (head != null) {
        if (set.remove(head)) {
            return true;
        }
        set.add(head);
        head = head.next;
    }
    return false;
}

解法三

解法三：使用两个指针，让它们从头部开始遍历，其中一个指针每次遍历向后移动一个节点，另一个指针每次遍历向后移动两个节点，然后比较两个指针指向的节点是否相同。如果相同，则可以判断出链表有换，如果不同，则继续下一次循环。

代码实现：

private static boolean isCycle3(Node head) {
    Node p1 = head;
    Node p2 = head;
    while (p2 != null && p2.next != null) {
        p1 = p1.next;
        p2 = p2.next.next;
        if (p1 == p2) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

解法评估

-	解法一	解法二	解法三
时间复杂度	O(n^2)	O(n)	O(n)
空间复杂度	O(1)	O(n)	O(1)

最后

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