Метод 1: подход грубой силы
Подход грубой силы включает в себя сравнение каждого узла из первого связанного списка с каждым узлом из второго связанного списка. Временная сложность этого метода равна O(m x n), где m и n — длины связанных списков, что делает его неэффективным для больших списков.

def get_intersection_point(head1, head2):
    current1 = head1
    while current1:
        current2 = head2
        while current2:
            if current1 == current2:
                return current1
            current2 = current2.next
        current1 = current1.next
    return None

Метод 2: хеширование
При этом подходе мы сохраняем ссылки на узлы из первого связанного списка в хеш-таблице. Затем мы просматриваем второй связанный список и проверяем, существует ли какая-либо ссылка на узел в хеш-таблице. Этот метод имеет временную сложность O(m + n), но требует дополнительного места для хеш-таблицы.

def get_intersection_point(head1, head2):
    node_set = set()
    current1 = head1
    while current1:
        node_set.add(current1)
        current1 = current1.next
    current2 = head2
    while current2:
        if current2 in node_set:
            return current2
        current2 = current2.next
    return None

Метод 3: разница в длине
При этом подходе мы сначала вычисляем длины обоих связанных списков. Затем мы проходим по более длинному списку, пока длины обоих списков не станут равными. Наконец, мы сравниваем узлы обоих списков, пока не найдем точку пересечения. Этот метод имеет временную сложность O(m + n) и не требует дополнительного места.

def get_intersection_point(head1, head2):
    len1 = get_length(head1)
    len2 = get_length(head2)
    if len1 > len2:
        head1 = move_head(head1, len1 - len2)
    else:
        head2 = move_head(head2, len2 - len1)
    while head1 and head2:
        if head1 == head2:
            return head1
        head1 = head1.next
        head2 = head2.next
    return None
def get_length(head):
    length = 0
    current = head
    while current:
        length += 1
        current = current.next
    return length
def move_head(head, steps):
    current = head
    for _ in range(steps):
        current = current.next
    return current

Метод 4: два указателя
В этом подходе мы используем два указателя, по одному для каждого связанного списка. Мы проходим по обоим спискам одновременно, и если указатель достигает конца списка, мы перенаправляем его в начало другого списка. Таким образом, указатели в конечном итоге встретятся в точке пересечения или оба станут None, если пересечения нет. Этот метод имеет временную сложность O(m + n) и не требует дополнительного места.

def get_intersection_point(head1, head2):
    ptr1 = head1
    ptr2 = head2
    while ptr1 != ptr2:
        ptr1 = head2 if ptr1 is None else ptr1.next
        ptr2 = head1 if ptr2 is None else ptr2.next
    return ptr1

В этой статье мы рассмотрели несколько методов поиска точки пересечения двух связанных списков. Мы рассмотрели подход грубой силы, хеширование, разницу в длине и технику двухочковых. Каждый метод имеет свои преимущества и особенности, зависящие от таких факторов, как временная сложность и использование пространства. Понимая эти методы, вы сможете уверенно решать проблемы пересечения в связанных списках. Приятного кодирования!