总结一下单链表的基本技巧，每个技巧都对应着至少一道算法题：
1、合并两个有序链表
2、合并 k 个有序链表
3、寻找单链表的倒数第 k 个节点
4、寻找单链表的中点
5、判断单链表是否包含环并找出环起点
6、判断两个单链表是否相交并找出交点
这些解法都用到了双指针技巧，所以说对于单链表相关的题目，双指针的运用是非常广泛的总结一下单链表的基本技巧，每个技巧都对应着至少一道算法题：
合并两个有序链表**
这是最基本的链表技巧，力扣第 21 题「 合并两个有序链表」就是这个问题：
ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
// 虚拟头结点
ListNode dummy = new ListNode(-1), p = dummy;
ListNode p1 = l1, p2 = l2;
while (p1 != null && p2 != null) {
// 比较 p1 和 p2 两个指针
// 将值较小的的节点接到 p 指针
if (p1.val > p2.val) {
p.next = p2;
p2 = p2.next;
} else {
p.next = p1;
p1 = p1.next;
}
// p 指针不断前进
p = p.next;
}
if (p1 != null) {
p.next = p1;
}
if (p2 != null) {
p.next = p2;
}
return dummy.next;
}
这个算法主要是双指针进行比较 不断循环
代码中还用到一个链表的算法题中是很常见的「虚拟头结点」技巧，也就是 dummy 节点。，如果不使用 dummy 虚拟节点，代码会复杂很多，而有了 dummy 节点这个占位符，可以避免处理空指针的情况，降低代码的复杂性。
合并 k 个有序链表**
看下力扣第 23 题「 合并K个升序链表」：
这里我们就要用到 [优先级队列（二叉堆）] 这种数据结构，把链表节点放入一个最小堆，就可以每次获得 k 个节点中的最小节点：
单链表的倒数第 k 个节点**
从前往后寻找单链表的第 k 个节点很简单，一个 for 循环遍历过去就找到了，但是如何寻找从后往前数的第 k 个节点呢？
那你可能说，假设链表有 n 个节点，倒数第 k 个节点就是正数第 n - k + 1 个节点，不也是一个 for 循环的事儿吗？
是的，但是算法题一般只给你一个 ListNode 头结点代表一条单链表，你不能直接得出这条链表的长度 n，而需要先遍历一遍链表算出 n 的值，然后再遍历链表计算第 n - k + 1 个节点。
也就是说，这个解法需要遍历两次链表才能得到出倒数第 k 个节点。
那么，我们能不能只遍历一次链表，就算出倒数第 k 个节点？可以做到的，如果是面试问到这道题，面试官肯定也是希望你给出只需遍历一次链表的解法。
这个解法就比较巧妙了，假设 k = 2，思路如下：
首先，我们先让一个指针 p1 指向链表的头节点 head，然后走 k 步：
然后 让p=头指针 一起移动 等到p1 到达末尾 则 p为倒数的第k节点
很多链表相关的算法题都会用到这个技巧，比如说力扣第 19 题「 删除链表的倒数第 N 个结点」：
我们直接看解法代码：
// 主函数
public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {
// 虚拟头结点
ListNode dummy = new ListNode(-1);
dummy.next = head;
// 删除倒数第 n 个，要先找倒数第 n + 1 个节点
ListNode x = findFromEnd(dummy, n + 1);
// 删掉倒数第 n 个节点
x.next = x.next.next;
return dummy.next;
}
private ListNode findFromEnd(ListNode head, int k) {
// 代码见上文
}
这个逻辑就很简单了，要删除倒数第 n 个节点，就得获得倒数第 n + 1 个节点的引用，可以用我们实现的 findFromEnd 来操作。
不过注意我们又使用了虚拟头结点的技巧，也是为了防止出现空指针的情况，比如说链表总共有 5 个节点，题目就让你删除倒数第 5 个节点，也就是第一个节点，那按照算法逻辑，应该首先找到倒数第 6 个节点。但第一个节点前面已经没有节点了，这就会出错。
但有了我们虚拟节点 dummy 的存在，就避免了这个问题，能够对这种情况进行正确的删除。
单链表的中点**
力扣第 876 题「 链表的中间结点」就是这个题目，问题的关键也在于我们无法直接得到单链表的长度 n，常规方法也是先遍历链表计算 n，再遍历一次得到第 n / 2 个节点，也就是中间节点。
如果想一次遍历就得到中间节点，也需要耍点小聪明，使用「快慢指针」的技巧：
我们让两个指针 slow 和 fast 分别指向链表头结点 head。
每当慢指针 slow 前进一步，快指针 fast 就前进两步，这样，当 fast 走到链表末尾时，slow 就指向了链表中点。
上述思路的代码实现如下：
ListNode middleNode(ListNode head) {
// 快慢指针初始化指向 head
ListNode slow = head, fast = head;
// 快指针走到末尾时停止
while (fast != null && fast.next != null) {
// 慢指针走一步，快指针走两步
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
// 慢指针指向中点
return slow;
}
需要注意的是，如果链表长度为偶数，也就是说中点有两个的时候，我们这个解法返回的节点是靠后的那个节点。
另外，这段代码稍加修改就可以直接用到判断链表成环的算法题上。
判断链表是否包含环**
判断链表是否包含环属于经典问题了，解决方案也是用快慢指针：
每当慢指针 slow 前进一步，快指针 fast 就前进两步。
如果 fast 最终遇到空指针，说明链表中没有环；如果 fast 最终和 slow 相遇，那肯定是 fast 超过了 slow 一圈，说明链表中含有环。
只需要把寻找链表中点的代码稍加修改就行了：
boolean hasCycle(ListNode head) {
// 快慢指针初始化指向 head
ListNode slow = head, fast = head;
// 快指针走到末尾时停止
while (fast != null && fast.next != null) {
// 慢指针走一步，快指针走两步
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
// 快慢指针相遇，说明含有环
if (slow == fast) {
return true;
}
}
// 不包含环
return false;
}
当然，这个问题还有进阶版：如果链表中含有环，如何计算这个环的起点？
这里简单提一下解法：
ListNode detectCycle(ListNode head) {
ListNode fast, slow;
fast = slow = head;
while (fast != null && fast.next != null) {
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
if (fast == slow) break;
}
// 上面的代码类似 hasCycle 函数
if (fast == null || fast.next == null) {
// fast 遇到空指针说明没有环
return null;
}
// 重新指向头结点
slow = head;
// 快慢指针同步前进，相交点就是环起点
while (slow != fast) {
fast = fast.next;
slow = slow.next;
}
return slow;
}
可以看到，当快慢指针相遇时，让其中任一个指针指向头节点，然后让它俩以相同速度前进，再次相遇时所在的节点位置就是环开始的位置。
为什么要这样呢？这里简单说一下其中的原理。
我们假设快慢指针相遇时，慢指针 slow 走了 k 步，那么快指针 fast 一定走了 2k 步：
fast 一定比 slow 多走了 k 步，这多走的 k 步其实就是 fast 指针在环里转圈圈，所以 k 的值就是环长度的「整数倍」。
假设相遇点距环的起点的距离为 m，那么结合上图的 slow 指针，环的起点距头结点 head 的距离为 k - m，也就是说如果从 head 前进 k - m 步就能到达环起点。
巧的是，如果从相遇点继续前进 k - m 步，也恰好到达环起点。因为结合上图的 fast 指针，从相遇点开始走k步可以转回到相遇点，那走 k - m 步肯定就走到环起点了：
所以，只要我们把快慢指针中的任一个重新指向 head，然后两个指针同速前进，k - m 步后一定会相遇，相遇之处就是环的起点了。
两个链表是否相交**
这个问题有意思，也是力扣第 160 题「 相交链表」函数签名如下：
ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB);
给你输入两个链表的头结点 headA 和 headB，这两个链表可能存在相交。
如果相交，你的算法应该返回相交的那个节点；如果没相交，则返回 null。
比如题目给我们举的例子，如果输入的两个链表如下图：
那么我们的算法应该返回 c1 这个节点。
这个题直接的想法可能是用 HashSet 记录一个链表的所有节点，然后和另一条链表对比，但这就需要额外的空间。
如果不用额外的空间，只使用两个指针，你如何做呢？
难点在于，由于两条链表的长度可能不同，两条链表之间的节点无法对应：
如果用两个指针 p1 和 p2 分别在两条链表上前进，并不能同时走到公共节点，也就无法得到相交节点 c1。
解决这个问题的关键是，通过某些方式，让 p1 和 p2 能够同时到达相交节点 c1。
所以，我们可以让 p1 遍历完链表 A 之后开始遍历链表 B，让 p2 遍历完链表 B 之后开始遍历链表 A，这样相当于「逻辑上」两条链表接在了一起。
如果这样进行拼接，就可以让 p1 和 p2 同时进入公共部分，也就是同时到达相交节点 c1：
那你可能会问，如果说两个链表没有相交点，是否能够正确的返回 null 呢？
这个逻辑可以覆盖这种情况的，相当于 c1 节点是 null 空指针嘛，可以正确返回 null。
按照这个思路，可以写出如下代码：
ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
// p1 指向 A 链表头结点，p2 指向 B 链表头结点
ListNode p1 = headA, p2 = headB;
while (p1 != p2) {
// p1 走一步，如果走到 A 链表末尾，转到 B 链表
if (p1 == null) p1 = headB;
else p1 = p1.next;
// p2 走一步，如果走到 B 链表末尾，转到 A 链表
if (p2 == null) p2 = headA;
else p2 = p2.next;
}
return p1;
}
这样，这道题就解决了，空间复杂度为 O(1)，时间复杂度为 O(N)。
以上就是单链表的所有技巧，希望对你有启发。
