JavaScript判断单链表中是否存在环
栏目: JavaScript · 发布时间: 7年前
内容简介：如下图, 单链表中存在环:怎么判断单链表中存在环呢?先创造一下带环的单链表:
如下图, 单链表中存在环:
怎么判断单链表中存在环呢?先创造一下带环的单链表:
代码如下:
创建带环单链表:
结果可见:
判断单链表是否带环,以下有三种方法:
第一种方法, 创建哈希表,不过会占用较大的空间,不是最佳方法.( 时间复杂度O(n) )
遍历链表,将链表各节点添加至哈希表中,添加前判断此节点是否已存在哈希表中,存在的话说明链表中存在环.
结果如下:
检测到节点B是重复项,说明存在环
第二种方法: 给节点添加visited访问标记 (时间复杂度O(n)), 不需要额外的空间
遍历链表,每访问一个新节点,使其visited为1,每次访问节点前先判断其visited是否为1,为1则是已访问过的节点,说明链表中存在环.
结果可见:
遍历链表前,链表每个节点visited都为0,都没被访问过
B节点的visited为1,说明已访问过B,链表中存在环
遍历后,链表中每个节点visited都为1,每个节点都被访问过
第三种方法: 快慢指针法,设定快指针fast,慢指针slow,每次循环快指针fast移动两个位置,慢指针移动一个位置
(时间复杂度 O(n)) 需要额外的空间
结果可见:
快指针fast和慢指针slow在节点D相遇,说明链表中存在环
原理如下图:
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神经网络与机器学习（原书第3版）
[加] Simon Haykin / 申富饶、徐烨、郑俊、晁静 / 机械工业出版社 / 2011-3 / 79.00元
神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在本书中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。 本书不但注重对数学分析方法和理论的探......一起来看看 《神经网络与机器学习（原书第3版）》 这本书的介绍吧!
