这题一看实在是太简单了，只要判断我们当前指针所在的元素是否已经被访问过就好。因此有第一种方法：
使用数组储存我们访问过的所有元素，然后遍历我们访问过的所有元素和当前指针所在的元素进行比较，如果有地址一样的，就返回True说明是环形链表，不然就返回False，说明不是环形链表。时间复杂度为O(n^2)
代码如下：
# Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution: def hasCycle(self, head: ListNode) -> bool: node_list=[] while head!=None: if head in node_list: return True node_list.append(head) head=head.next return False
弃用数组，改用哈希表来储存数据,查找的时间复杂度立刻降低为了O（1）,总体的时间复杂度为O(n)。
# Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution: def hasCycle(self, head: ListNode) -> bool: seen = set() while head: if head in seen: return True seen.add(head) head = head.next return False
使用快慢指针，如果有环形链表，那么快慢指针总会相遇，如果在相遇之前就已经走到了底，说明不是环形链表，时间复杂度为O（n）,但是由于快慢指针可能要走2n个step，不用大O表示法的话，实际上会比哈希表稍微慢一些，代码如下：
# Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution: def hasCycle(self, head: ListNode) -> bool: #使用哈希表确实能够节省不少时间 if not head or not head.next: return False slow = head fast = head.next while slow != fast: if not fast or not fast.next: return False slow = slow.next fast = fast.next.next return True
原文：https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/14631705.html