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刷算法题，从来不是为了记题，而是练习把实际的问题抽象成具体的数据结构或算法模型，然后利用对应的数据结构或算法模型来进行解题。个人觉得，带着这种思维刷题，不仅能解决面试问题，也能更多的学会在日常工作中思考，如何将实际的场景抽象成相应的算法模型，从而提高代码的质量和性能
链表中环的入口点
题目描述
给定一个链表，返回链表开始入环的第一个节点。 从链表的头节点开始沿着 next 指针进入环的第一个节点为环的入口节点。如果链表无环，则返回 null
为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 1，则在该链表中没有环。注意，pos 仅仅是用于标识环的情况，并不会作为参数传递到函数中
说明：不允许修改给定的链表
示例
示例 1
输入：head = [3,2,0,-4], pos = 1
输出：返回索引为 1 的链表节点
解释：链表中有一个环，其尾部连接到第二个节点。
示例 2
输入：head = [1,2], pos = 0
输出：返回索引为 0 的链表节点
解释：链表中有一个环，其尾部连接到第一个节点
示例 3
输入：head = [1], pos = -1
输出：返回 null
解释：链表中没有环
提示：
- 链表中节点的数目范围在范围
[0, 10^4]内 105 <= Node.val <= 105pos的值为1或者链表中的一个有效索引
**进阶：**是否可以使用 O(1) 空间解决此题？
解题
解法一：散列表法
思路
用散列表法很简单，我们遍历这个可能带环的链表，并记录每一个结点，如果在遍历的过程中，发现某一个结点已经在散列表中，说明它就是环的入口点
代码
//散列表法
func detectCycle(head *LinkList.Node) *LinkList.Node {
mapNode := map[*LinkList.Node]string{}
for head != nil {
if _, ok := mapNode[head]; ok {
return head
}
mapNode[head] = "reached"
head = head.Next
}
return nil
}
解法二：双指针法
思路
通常像环的判断、删除链表中间结点、寻找环的入口点，都适合用双指针来解题。定义快慢指针
fast和slow，fast一次遍历两个结点，slow一次遍历一个结点。如果链表中有环，它们一定会在环中的某一个点相遇。假设从链表的头部到入口点的距离为a，入口点到它们相遇的点的距离为b，相遇点到环的入口点为c。假设在他们相遇的时候fast已经走完了环的n圈，那此时fast走的距离就是
a + n(b+c) + b = a + (n+1)b + nc
因为fast是slow速度的2倍，所以任意时刻，fast走的距离都是slow的2倍，所以
a + (n+1)b + nc = 2(a+b) ⟹ a = c+ (n−1)(b+c)
得到了 a = c + (n-1)(b+c) ，可以发现，从相遇点到入环点的距离加上 n-1圈的环长，恰好等于从链表头部到入环点的距离
所以，我们就可以在fast和slow相遇的时候，让fast指针重新指向链表的头结点。然后fast和slow再每次都遍历一个结点，最终他们相遇的地方就是环的入口点
代码
if head == nil || head.Next == nil {
return nil
}
if head.Next == head {
return head
}
fast, slow := head, head
for fast != nil {
if fast.Next == nil {
return nil
}
slow = slow.Next
fast = fast.Next.Next
if fast == slow {
ptr := head
for ptr != slow {
ptr = ptr.Next
slow = slow.Next
}
return ptr
}
}
return nil
