<LinkedList> 369 （高）143 （第二遍）142 148

369. Plus One Linked List

　　1.第1次while: 从前往后找到第一个不是9的位，记录。

　　2.第2次while: 此位+1，后面的所有值设为0（因为后面的位都是9）。

返回时注意可能所有位数为9，需要在最前面添加一位，如果dummy.val == 1，则返回dummy位。　　　　时间O(N), 空间O(1).

class Solution {
    public ListNode plusOne(ListNode head) {
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        dummy.next = head;
        ListNode lastNotNine = dummy, node = head;

        while(node != null){
            if(node.val != 9){
                lastNotNine = node;
            }
            node = node.next;
        }

        lastNotNine.val++;
        node = lastNotNine.next;
        while(node != null){
            node.val = 0;
            node = node.next;
        }
        return dummy.val == 1 ? dummy : dummy.next;
    }
}

143. Reorder List

　　1. findMid(head) : 找到链表的中点

　　2. reverser 反转l2 链表

　　3.将l1和 l2依次连接起来。

class Solution {
    public void reorderList(ListNode head) {
        if(head == null){
            return;
        }
        ListNode mid = findMid(head);
        ListNode l2 = mid.next;
        mid.next = null;
        l2 = reverse(l2);
        ListNode l1 = head;
        while(l1 != null && l2 != null){
            ListNode next = l1.next;
            l1.next = l2;
            l2 = l2.next;
            l1.next.next = next;
            l1 = next;
        }
    }

    public ListNode findMid(ListNode head){
        ListNode fast = head;
        ListNode slow = head;
        while(fast != null && fast.next != null){
            fast = fast.next.next;
            slow = slow.next;
        }
        return slow;
    }

    public ListNode reverse(ListNode head){
        ListNode newHead = null;
        while(head != null){
            ListNode next = head.next;
            head.next = newHead;
            newHead = head;
            head = next;
        }
        return newHead;
    }
}

142. Linked List Cycle II

因为快指针每次走2，慢指针每次走1，快指针走的距离是慢指针的两倍。而快指针又比慢指针多走了一圈。所以 head 到环的起点+环的起点到他们相遇的点的距离 与 环一圈的距离相等。

slow =  head 到环的起点+环的起点到他们相遇的点的距离。①

fast = 2 * slow。  ②

fast = slow + 一圈    ④  联立 --------------->>>>> head 到环的起点+环的起点到他们相遇的点的距离 = 一圈的距离

现在重新开始，head 运行到环起点 和 相遇点到环起点 的距离也是相等的，相当于他们同时减掉了 环的起点到他们相遇的点的距离.

public class Solution {
    public ListNode detectCycle(ListNode head) {
        ListNode slow = head, fast = head;
        while(fast != null && fast.next != null){
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
            if(slow == fast) break;
        }
        if(fast == null || fast.next == null) return null;
        slow = head;
        while(slow != fast){
            slow = slow.next;
            fast = fast.next;
        }
        return fast;
    }
}

148. Sort List

空间复杂度不是O（1）

常见排序方法有很多，插入排序，选择排序，堆排序，快速排序，冒泡排序，归并排序，桶排序等等。。它们的时间复杂度不尽相同，而这里题目限定了时间必须为O(nlgn)，符合要求只有快速排序，归并排序，堆排序，而根据单链表的特点，最适于用归并排序。为啥呢？这是由于链表自身的特点决定的，由于不能通过坐标来直接访问元素，所以快排什么的可能不太容易实现（但是被评论区的大神们打脸，还是可以实现的），堆排序的话，如果让新建结点的话，还是可以考虑的，若只能交换结点，最好还是不要用。而归并排序（又称混合排序）因其可以利用递归来交换数字，天然适合链表这种结构。归并排序的核心是一个 merge() 函数，其主要是合并两个有序链表，这个在 LeetCode 中也有单独的题目 Merge Two Sorted Lists。由于两个链表是要有序的才能比较容易 merge，那么对于一个无序的链表，如何才能拆分成有序的两个链表呢？我们从简单来想，什么时候两个链表一定都是有序的？就是当两个链表各只有一个结点的时候，一定是有序的。而归并排序的核心其实是分治法 Divide and Conquer，就是将链表从中间断开，分成两部分，左右两边再分别调用排序的递归函数 sortList()，得到各自有序的链表后，再进行 merge()，这样整体就是有序的了。因为子链表的递归函数中还是会再次拆成两半，当拆到链表只有一个结点时，无法继续拆分了，而这正好满足了前面所说的“一个结点的时候一定是有序的”，这样就可以进行 merge 了。然后再回溯回去，每次得到的都是有序的链表，然后进行 merge，直到还原整个长度。这里将链表从中间断开的方法，采用的就是快慢指针，大家可能对快慢指针找链表中的环比较熟悉，其实找链表中的中点同样好使，因为快指针每次走两步，慢指针每次走一步，当快指针到达链表末尾时，慢指针正好走到中间位置.

class Solution {
    public ListNode sortList(ListNode head) {
        if(head == null || head.next == null) return head;
        ListNode slow = head, fast = head, pre = head;
        while(fast != null && fast.next != null){
            pre = slow;
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        pre.next = null;
        return merge(sortList(head), sortList(slow));
    }

    public ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2){
        if(l1 == null) return l2;
        if(l2 == null) return l1;
        if(l1.val < l2.val){
            l1.next = merge(l1.next, l2);
            return l1;
        }else{
            l2.next = merge(l1, l2.next);
            return l2;
        }
    }
}