题目
160. 相交链表
给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点，返回 null 。
图示两个链表在节点 c1 开始相交：

题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。
注意，函数返回结果后，链表必须 保持其原始结构 。
自定义评测：
评测系统 的输入如下（你设计的程序 不适用 此输入）：
- intersectVal – 相交的起始节点的值。如果不存在相交节点，这一值为 0
- listA – 第一个链表
- listB – 第二个链表
- skipA – 在 listA 中（从头节点开始）跳到交叉节点的节点数
- skipB – 在 listB 中（从头节点开始）跳到交叉节点的节点数
评测系统将根据这些输入创建链式数据结构，并将两个头节点 headA 和 headB 传递给你的程序。如果程序能够正确返回相交节点，那么你的解决方案将被 视作正确答案 。
示例 1：
输入：intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,6,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3
输出：Intersected at ‘8’
解释：相交节点的值为 8 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。
从各自的表头开始算起，链表 A 为 [4,1,8,4,5]，链表 B 为 [5,6,1,8,4,5]。
在 A 中，相交节点前有 2 个节点；在 B 中，相交节点前有 3 个节点。
— 请注意相交节点的值不为 1，因为在链表 A 和链表 B 之中值为 1 的节点 (A 中第二个节点和 B 中第三个节点) 是不同的节点。换句话说，它们在内存中指向两个不同的位置，而链表 A 和链表 B 中值为 8 的节点 (A 中第三个节点，B 中第四个节点) 在内存中指向相同的位置。
示例 2：
输入：intersectVal = 2, listA = [1,9,1,2,4], listB = [3,2,4], skipA = 3, skipB = 1
输出：Intersected at ‘2’
解释：相交节点的值为 2 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。
从各自的表头开始算起，链表 A 为 [1,9,1,2,4]，链表 B 为 [3,2,4]。
在 A 中，相交节点前有 3 个节点；在 B 中，相交节点前有 1 个节点。
示例 3：
输入：intersectVal = 0, listA = [2,6,4], listB = [1,5], skipA = 3, skipB = 2
输出：No intersection
解释：从各自的表头开始算起，链表 A 为 [2,6,4]，链表 B 为 [1,5]。
由于这两个链表不相交，所以 intersectVal 必须为 0，而 skipA 和 skipB 可以是任意值。
这两个链表不相交，因此返回 null 。
提示： - listA 中节点数目为 m
- listB 中节点数目为 n
- 1 <= m, n <= 3 * 104
- 1 <= Node.val <= 105
- 0 <= skipA <= m
- 0 <= skipB <= n
- 如果 listA 和 listB 没有交点，intersectVal 为 0
- 如果 listA 和 listB 有交点，intersectVal == listA[skipA] == listB[skipB]
进阶：你能否设计一个时间复杂度 O(m + n) 、仅用 O(1) 内存的解决方案？
我的代码（Python）
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> Optional[ListNode]:
if not headA or not headB:
return None
m, n = 0, 0
tmpA, tmpB = headA, headB
while tmpA:
m += 1
tmpA = tmpA.next
while tmpB:
n += 1
tmpB = tmpB.next
begA, begB = headA, headB
if m > n:
for _ in range(m - n):
begA = begA.next
elif m < n:
for _ in range(n - m):
begB = begB.next
tmpA, tmpB = begA, begB
while tmpA != tmpB:
tmpA = tmpA.next
tmpB = tmpB.next
if tmpA == tmpB:
return tmpA
else:
return None点评
直观的想法是哈希一个链表，然后在其中依次查找另一个链表的结点。这时就又要用到标准库了，而且占用空间会是O(m)或者O(n)，取决于哈希哪一个。
不过再仔细观察题目，会发现从交叉之后，两个链表实际成为了一条，长度一致。所以把长的head往后移，移到两者长度相同，再来依次比较就可以了，第一个相待的结点就是交叉点。
这个方向是对的，但是时间效率不好。初始获取链表的长度比较耗时间，仅击败20.94%，不过空间比较好，击败了98.74%（这个值有点奇怪的高……）。
官方的方法一就是哈希，方法二的双指针，实际的效果和我这个实现方法是一样的，都是从末端取一个相同长度的子链表进行依次比较。
区别在于我这里无论如何都要循环两个链表来获取各自的长度，官方的做法会对两个链表长度相同的情况有优化。
依据官方的方法写出python代码如下：
class Solution:
def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> Optional[ListNode]:
if not headA or not headB:
return None
pA, pB = headA, headB
while pA != pB:
pA = pA.next if pA else headB
pB = pB.next if pB else headA
return pA时间击败48.27%， 空间击败55.10%，不过每次运行结果还不太一样。
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