前言
数据结构
ListNode(val value :T,val next :ListNode) // 单向链表
ListNode(val value :T,val next :ListNode，val pre :ListNode) // 双向链表
链表的数据结构注定了无法像数组一样进行随机访问，无法随意获取链表长度，根据偏移量获取节点是链表的痛点。大多数链表问题都基于此展开。对于这类问题，通常采用双指针（重点：快慢指针）或者双向链表解决:
分析
距离偏移问题，追及相遇问题：双指针（重点：快慢指针）
追及问题，slow走一步，fast走两步，成环则快指针一定能追上慢指针
为什么选择slow一步，fast两步呢，我认为只是对于在写代码的同时对于链表遍历好控制罢了，假设我们在操场上跑步，无论慢的人跑多慢，快的人跑多快，只要他们速度不一致，那么总会相遇
142. 环形链表 II 相遇问题，具体分析juejin.cn/post/728896…
偏移问题，快指针比慢指针多走n步，快指针走到末尾时，慢指针在倒数第N个位置
160. 相交链表 姑且可以看作相遇问题，若两个链表相交，那么相交点可以看作相遇点，如果有相遇点c1，那么如果A，B，从距c1相同点以相同速度出发，一定会在c1相遇，所以只需分别遍历A，B，让长的先走n步，这时短的再出发，相遇则有相交点
模拟问题
根据要求模拟实现就好，此类问题只需要注意每个问题在模拟时的特殊情况，例如两数相加的进位，两两交换的链表奇偶情况
其他问题
常规思路是从中间开始，分别向前，向后遍历元素，相等则为回文
问题1：在于如何找到中点呢，显然快慢指针问题，slow一步，fast两步，不过要注意的是链表长度奇偶情况
问题2 ：如何向前遍历，两种方法：方法一，回文问题类似于括号匹配问题，借用这种思想可以用一个stack保存前半段；方法二，利用链表特性，在遍历前半段的同时反转链表
使用冒泡等方法可以进行排序，但是时间复杂度为n*n，数组常用的快排因链表无法随机访问而不能使用，为提高排序速度，只能使用归并排序
最近最少访问，使用链表是因为经常进行删除增加，但链表访问元素只能遍历，但是对于频繁访问缓存，这种时间复杂度是达不到要求的，必须为O（1），
O（1）即哈希，以 value 为 ListNode创建map进行访问
总结：链表 + 哈希
关于我
一个希望友友们能提出建议的代码下毒糕手
