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tags: ["LeetCode", "链表", "模拟", "简单"]
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create time: 2026-05-16 15:00
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# 28-两数相加
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## 题面
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给你两个 **非空** 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 **逆序** 的方式存储的，并且每个节点只能存储 **一位** 数字。
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请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。
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你可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。
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**示例 1：**
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输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]
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输出：[7,0,8]
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解释：342 + 465 = 807.
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```
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**示例 2：**
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```
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输入：l1 = [0], l2 = [0]
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输出：[0]
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```
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**示例 3：**
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```
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输入：l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9]
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输出：[8,9,9,9,0,0,0,1]
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**提示：**
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- 每个链表中的节点数在范围 `[1, 100]` 内
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- `0 <= Node.val <= 9`
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- 题目数据保证列表表示的数字不含前导零
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## 思路
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> [!question] 💡 引导思考
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> 回想小时候学竖式加法——从右往左（个位开始），每一位加起来，如果结果 ≥ 10 就把十位"进"到下一位。链表是逆序存储的，意味着 **头节点就是最低位**。这不就是天然适合从头到尾做竖式加法吗？
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### 核心洞察：逐位模拟加法
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> [!info] 🧠 关键性质
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> 因为链表逆序存储了数字，低位在前、高位在后，所以我们从两个链表的头节点同时出发，就像从个位开始逐位相加，完全对应人类列竖式的习惯。
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每次循环需要处理三件事：
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| 步骤 | 动作 | 说明 |
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|------|------|------|
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| ① | **取当前位的值** | 如果某个链表已走到末尾，该位的值视为 `0` |
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| ② | **加上进位** | 把上一步产生的进位也加进去 |
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| ③ | **计算新位和新的进位** | `sum % 10` 是新位的值，`sum / 10` 是向下一位的进位 |
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph Inputs["📥 输入：两条逆序链表"]
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L1["l1\n2→4→3→nil\n(表示 342)"]
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L2["l2\n5→6→4→nil\n(表示 465)"]
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end
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subgraph Loop["⚙️ 每轮循环"]
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ADD1["取 l1.Val + l2.Val + carry"]
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MOD["新位 = sum % 10"]
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DIV["新进位 = sum / 10"]
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APPEND["创建新节点，追加到结果尾部"]
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end
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subgraph Output["📤 输出：结果链表"]
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Res["结果\n7→0→8→nil\n(表示 807) ✅"]
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|
end
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L1 -->|当前位| ADD1
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L2 -->|当前位| ADD1
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carry_in[/"💾 carry 入"/] -.进位.-> ADD1
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ADD1 --> MOD
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ADD1 --> DIV
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DIV -->|进位给下一轮| carry_next["carry → ..."]
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MOD --> APPEND
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APPEND --> Res
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style ADD1 fill:#fff4e6,stroke:#f90,stroke-width:2px
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style carry_in fill:#ffe0e0,stroke:#c66,stroke-width:1px
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style Res fill:#d4edda,stroke:#28a,stroke-width:2px
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style Loop fill:#fafafa,stroke:#ccc,stroke-dasharray:5 5
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```
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### 方法一：迭代法 — 虚拟头节点 + 尾指针 ⭐（推荐）
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维护三个变量：
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| 变量 | 含义 | 初始值 |
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|------|------|--------|
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| **dummy** | 虚拟头节点，`dummy.Next` 指向结果的真正头部 | `&ListNode{}` |
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| **tail** | 已构建结果链表的最后一个节点 | `dummy` |
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| **carry** | 当前的进位值 | `0` |
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**逐步展开执行过程**（以示例 3 为例，展示进位传播的极端情况）：
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`l1 = [9,9,9,9]`, `l2 = [9,9,9,9,9,9,9]`
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| 轮次 | l1 取值 | l2 取值 | carry 入 | sum | 新位(sum%10) | 新进位(sum/10) | 结果链表 |
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|:----:|:-------:|:-------:|:--------:|:---:|:------------:|:--------------:|---------|
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| 初始 | — | — | 0 | — | — | — | `dummy → ?` |
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| 第 1 轮 | **9** | **9** | 0 | **18** | **8** | **1** | `8_a` |
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| 第 2 轮 | **9** | **9** | 1 | **19** | **9** | **1** | `8→9` |
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| 第 3 轮 | **9** | **9** | 1 | **19** | **9** | **1** | `8→9→9` |
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| 第 4 轮 | **9** | **9** | 1 | **19** | **9** | **1** | `8→9→9→9` |
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| l1 耗尽 | 0 | **9** | 1 | **10** | **0** | **1** | `8→9→9→9→0` |
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| 第 6 轮 | 0 | **9** | 1 | **10** | **0** | **1** | `8→9→9→9→0→0` |
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| 第 7 轮 | 0 | **9** | 1 | **10** | **0** | **1** | `8→9→9→9→0→0→0` |
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| **收尾** | — | — | **1** | **1** | **1** | **0** | `8→9→9→9→0→0→0→1` ✅ |
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> [!tip] 🔑 收尾处理两个场景
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>
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> 当主循环结束时有两种可能：
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>
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> | 场景 | 条件 | 处理方式 |
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> |------|------|----------|
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> | A: 无剩余进位 | `l1 == nil && l2 == nil && carry == 0` | 直接返回 `dummy.Next`，无需额外操作 |
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> | B: 有剩余进位 | `l1 == nil && l2 == nil && carry == 1` | 追加一个值为 `1` 的新节点 |
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**时间复杂度：O(max(m, n))** — 遍历较长的那个链表。
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**空间复杂度：O(max(m, n))** — 结果链表本身需要的空间（不计入的空间复杂度为 O(1)）。
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### 方法二：递归法（同一思想的函数式表达）
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> [!question] 💡 为什么递归不太适合？
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> 迭代版用 `carry` 这个局部变量自然地在循环中传递进位，而递归版的 `carry` 必须作为参数显式地穿层而过。虽然逻辑等价，但 Go 不支持尾递归优化，长链表可能导致栈溢出。
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**递归关系：**
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$$\text{add}(p, q, \text{carry}) = \begin{cases} \text{nil} & \text{if } p=\text{nil} \land q=\text{nil} \land \text{carry}=0 \\ \text{newNode}(\text{carry}) & \text{if } p=\text{nil} \land q=\text{nil} \land \text{carry}=1 \\ \text{node}(\text{sum}\bmod 10).\text{Next} = \text{add}(p.\text{Next}, q.\text{Next}, \text{sum}/10) & \text{otherwise} \end{cases}$$
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其中 $\text{sum} = v_p + v_q + \text{carry}$，$v_p$ 表示 $p$ 的值（若 $p=\text{nil}$ 则为 0）。
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**调用栈展开**（以 `l1=[2,4,3]`, `l2=[5,6,4]` 为例）：
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```mermaid
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flowchart TD
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F1["AddTwoNumbers(2,5,0)\nsum=7,carry=0\nNext = F2"] -->|"7→"| F2["AddTwoNumbers(4,6,0)\nsum=10,carry=1\nNext = F3"]
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F2 -->|"0→"| F3["AddTwoNumbers(3,4,1)\nsum=8,carry=0\nNext = F4"]
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F3 -->|"8→"| F4["AddTwoNumbers(nil,nil,0)\n基准情况，返回 nil"]
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F4:::base
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classDef base fill:#f9d,stroke:#333,stroke-width:2px
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```
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**时间复杂度：O(max(m, n))** — 每层处理一个节点。
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**空间复杂度：O(max(m, n))** — 递归栈深度等于较长链表的长度。Go 不保证尾递归消除，实际不推荐用于生产场景。
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## 代码提示
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### 迭代法伪代码
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dummy = &ListNode{} // 虚拟头节点
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tail = dummy // 尾指针，指向结果链表末尾
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carry = 0 // 进位，初始为 0
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for l1 != nil OR l2 != nil OR carry > 0 {
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val1 = 0
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if l1 != nil { val1 = l1.Val; l1 = l1.Next }
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val2 = 0
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if l2 != nil { val2 = l2.Val; l2 = l2.Next }
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sum = val1 + val2 + carry
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tail.Next = &ListNode{Val: sum % 10} // 新位
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tail = tail.Next // 尾指针跟进
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carry = sum / 10 // 新进位
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}
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return dummy.Next
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```
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### 递归法伪代码
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```
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func addNodes(p, q *Node, carry int) *Node:
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// 基准情况：两个链表都走完且无进位
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if p == nil and q == nil and carry == 0:
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return nil
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valP = 0 if p == nil else p.Val
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valQ = 0 if q == nil else q.Val
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sum = valP + valQ + carry
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newNode = Node{ Val: sum % 10 }
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// 递推下一层
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newNode.Next = addNodes(
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p.Next if p != nil else nil,
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q.Next if q != nil else nil,
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sum / 10
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)
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return newNode
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```
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## 技巧
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> [!tip] 🔑 短写法：利用 Go 的 nil 解引用
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>
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> 在 Go 中，`*ListNode` 的零值是 `nil`。可以用以下惯用法避免冗长的 if 判断：
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```go
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val1 := 0
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if l1 != nil {
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val1 = l1.Val
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l1 = l1.Next
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}
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```
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> 也可以写成一行表达式：`val1 := 0; if l1 != nil { val1, l1 = l1.Val, l1.Next }`，但拆成多行可读性更好。
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> [!warning] ⚠️ 常见错误：遗漏"最后一位进位"
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>
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> 很多人写出的循环条件是 `for l1 != nil && l2 != nil`，这会导致当两个链表等长且最高位产生进位时（如 `5+5=10`），遗漏最前面的那个 `1`。**正确做法**是把终止条件写成 `for l1 != nil || l2 != nil || carry > 0`，确保所有情况都被覆盖。
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> [!note] 🔑 为什么不需要判空输入？
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>
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> 题目保证链表是非空的，所以不必检查 `l1 == nil || l2 == nil`。但如果在实际工作中遇到类似场景，记得在最前面加一句保护性检查。
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> [!tip] 🔑 与竖式加法的精确映射
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| 竖式加法 | 代码对应 |
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|---------|---------|
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| 从个位开始算 | 从链表的 head（低位）开始遍历 |
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| 不够两位补零 | 链表为空时取值为 0 |
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| 满十进一 | `carry = sum / 10` |
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| 写下当前位 | `newNode{Val: sum % 10}` |
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| 最后进位写在最前面 | 循环结束后若 carry > 0，追加新节点 |
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> [!note] 🐹 Go 中的链表定义
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> LeetCode 的 Go 环境内置如下结构体定义：
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```go
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type ListNode struct {
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Val int
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Next *ListNode
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}
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```
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不需要手动定义，直接在解题中使用即可。
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> [!info] 📊 两种方法对比
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| 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 优点 | 缺点 |
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|------|-----------|-----------|------|------|
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| **迭代法 ⭐** | **O(max(m,n))** | **O(1)**（除结果外） | 无栈溢出风险、常数小 | 需要理解 dummy + tail 模式 |
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| 递归法 | O(max(m,n)) | O(max(m,n)) | 代码简洁、逻辑直观 | Go 无尾递归优化，长链表可能栈溢出 |
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> [!success] ✅ 相关题目串联
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> - [[2-两数相加 II]] — 进阶版：数字是**正序**存储的（需要从后往前加）
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> - [[27-合并两个有序链表]] — 同样是双链表遍历的经典范式
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> - [[67-二进制求和]] — LeetCode 第 67 题：原理完全相同，只是逢二进一
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## 代码
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### 迭代法
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```go
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/**
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* Definition for singly-linked list.
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* type ListNode struct {
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* Val int
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* Next *ListNode
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* }
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*/
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func addTwoNumbers(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
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// 虚拟头节点：避免对第一个节点做特殊处理
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dummy := &ListNode{}
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tail := dummy // tail 始终指向结果链表的最后一个节点
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carry := 0 // 进位值
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// 当任意一条链表还有节点，或者还有进位未处理时继续循环
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for l1 != nil || l2 != nil || carry > 0 {
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// 取出当前位的值（链表为空时视为 0）
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val1 := 0
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if l1 != nil {
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val1 = l1.Val
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|
|
l1 = l1.Next
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}
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val2 := 0
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if l2 != nil {
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val2 = l2.Val
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|||
|
|
l2 = l2.Next
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}
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// 逐位相加：当前位的两个数字 + 上一轮的进位
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sum := val1 + val2 + carry
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// 创建新节点存放结果的当前位（个位数）
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tail.Next = &ListNode{Val: sum % 10}
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tail = tail.Next // 尾指针跟进
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// 更新进位（十位数）
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carry = sum / 10
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}
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|
// 跳过 dummy，返回真正的头节点
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return dummy.Next
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}
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```
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### 递归法
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```go
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/**
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* Definition for singly-linked list.
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* type ListNode struct {
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* Val int
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* Next *ListNode
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* }
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*/
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func addTwoNumbers(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
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return addNodes(l1, l2, 0)
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}
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// addNodes 递归处理两个链表对应位置及进位
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func addNodes(p, q *ListNode, carry int) *ListNode {
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// 基准情况：两个链表都已走完，且没有剩余进位
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if p == nil && q == nil && carry == 0 {
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return nil
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}
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// 取当前位的值（节点为空时值为 0）
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valP := 0
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if p != nil {
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valP = p.Val
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}
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valQ := 0
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if q != nil {
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valQ = q.Val
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}
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// 计算当前位的和与新的进位
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sum := valP + valQ + carry
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// 创建当前位的节点
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current := &ListNode{Val: sum % 10}
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// 递归处理下一位，并将返回值链接到当前节点的 Next
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current.Next = addNodes(
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mapNil(p), // 传入下一节点（nil 安全）
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mapNil(q),
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sum/10, // 进位作为参数传入下一层
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)
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return current
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}
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// mapNil 帮助函数：nil-safe 获取 Next
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func mapNil(node *ListNode) *ListNode {
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if node == nil {
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return nil
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}
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return node.Next
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}
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> [!success] ✅ 运行验证
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> 这是 LeetCode 第 2 题，通过率约 45%+。它考察的核心只有一个：**模拟竖式加法并处理进位**。虽然代码很短，但它完美展示了链表遍历的经典范式——dummy 节点 + 尾指针 + 边界循环条件。建议至少手写迭代版，递归版作为拓展理解即可。
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