题目描述: 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.
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 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]
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？
来源： 力扣（LeetCode）
链接： https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-linked-lists-lcci
解决方案:
方法一：快慢指针法
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
int lenA = 0, lenB = 0;
ListNode tempA = headA;
ListNode tempB = headB;
while (tempA != null || tempB != null) {
if (tempA != null) {
lenA++;
tempA = tempA.next;
}
if (tempB != null) {
lenB++;
tempB = tempB.next;
}
}
int differ = Math.abs(lenB - lenA);
ListNode slow = lenA < lenB ? headA : headB;
ListNode fast = slow == headA ? headB : headA;
for (int i = 0; i < differ; i++) {
fast = fast.next;
}
while (fast != null && slow != null) {
if (fast != slow) {
fast = fast.next;
slow = slow.next;
}
else {
break;
}
}
return slow;
}
复杂度分析
- 时间复杂度：O(n), n 表示较长的那个链表的长度
- 空间复杂度：O(1)
方法二
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
ListNode h1 = headA, h2 = headB;
while (h1 != h2) {
h1 = h1 == null ? headB : h1.next;
h2 = h2 == null ? headA : h2.next;
}
return h1;
}
复杂度分析
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(1)
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