读完本文，你能够去力扣拿下如下题目：
141.环形链表
141.环形链表II
167.两数之和 II - 输出有序数组
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我把双指针技巧再分为两类，一类是「快慢指针」，一类是「左右指针」。前者解决次要解决链表中的问题，比方典型的断定链表中是否蕴含环；后者次要解决数组（或者字符串）中的问题，比方二分查找。
一、快慢指针的常见算法
快慢指针个别都初始化指向链表的头结点 head，后退时快指针 fast 在前，慢指针 slow 在后，奇妙解决一些链表中的问题。
1、断定链表中是否含有环
这应该属于链表最根本的操作了，如果读者曾经晓得这个技巧，能够跳过。
单链表的特点是每个节点只晓得下一个节点，所以一个指针的话无奈判断链表中是否含有环的。
如果链表中不含环，那么这个指针最终会遇到空指针 null 示意链表到头了，这还好说，能够判断该链表不含环。
boolean hasCycle(ListNode head) { while (head != null) head = head.next; return false;}然而如果链表中含有环，那么这个指针就会陷入死循环，因为环形数组中没有 null 指针作为尾部节点。
经典解法就是用两个指针，一个跑得快，一个跑得慢。如果不含有环，跑得快的那个指针最终会遇到 null，阐明链表不含环；如果含有环，快指针最终会超慢指针一圈，和慢指针相遇，阐明链表含有环。
boolean hasCycle(ListNode head) { ListNode fast, slow; fast = slow = head; while (fast != null && fast.next != null) { fast = fast.next.next; slow = slow.next; if (fast == slow) return true; } return false;}2、已知链表中含有环，返回这个环的起始地位
这个问题一点都不艰难，有点相似脑筋急转弯，先间接看代码：
ListNode detectCycle(ListNode head) { ListNode fast, slow; fast = slow = head; while (fast != null && fast.next != null) { fast = fast.next.next; slow = slow.next; if (fast == slow) break; } // 下面的代码相似 hasCycle 函数 slow = head; while (slow != fast) { fast = fast.next; slow = slow.next; } return slow;}能够看到，当快慢指针相遇时，让其中任一个指针指向头节点，而后让它俩以雷同速度后退，再次相遇时所在的节点地位就是环开始的地位。这是为什么呢？
第一次相遇时，假如慢指针 slow 走了 k 步，那么快指针 fast 肯定走了 2k 步，也就是说比 slow 多走了 k 步（也就是环的长度）。
设相遇点距环的终点的间隔为 m，那么环的终点距头结点 head 的间隔为 k - m，也就是说如果从 head 后退 k - m 步就能达到环终点。
巧的是，如果从相遇点继续前进 k - m 步，也恰好达到环终点。
所以，只有咱们把快慢指针中的任一个从新指向 head，而后两个指针同速后退，k - m 步后就会相遇，相遇之处就是环的终点了。
3、寻找链表的中点
相似下面的思路，咱们还能够让快指针一次后退两步，慢指针一次前进一步，当快指针达到链表止境时，慢指针就处于链表的两头地位。
while (fast != null && fast.next != null) { fast = fast.next.next; slow = slow.next;}// slow 就在两头地位return slow;当链表的长度是奇数时，slow 凑巧停在中点地位；如果长度是偶数，slow 最终的地位是两头偏右：
寻找链表中点的一个重要作用是对链表进行归并排序。
回忆数组的归并排序：求中点索引递归地把数组二分，最初合并两个有序数组。对于链表，合并两个有序链表是很简略的，难点就在于二分。
然而当初你学会了找到链表的中点，就能实现链表的二分了。对于归并排序的具体内容本文就不具体开展了。
4、寻找链表的倒数第 k 个元素
咱们的思路还是应用快慢指针，让快指针先走 k 步，而后快慢指针开始同速后退。这样当快指针走到链表开端 null 时，慢指针所在的地位就是倒数第 k 个链表节点（为了简化，假如 k 不会超过链表长度）：
ListNode slow, fast;slow = fast = head;while (k-- > 0) fast = fast.next;while (fast != null) { slow = slow.next; fast = fast.next;}return slow;二、左右指针的罕用算法
左右指针在数组中理论是指两个索引值，个别初始化为 left = 0, right = nums.length - 1 。
1、二分查找
前文「二分查找」有具体解说，这里只写最简略的二分算法，旨在突出它的双指针个性：
int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length - 1; while(left <= right) { int mid = (right + left) / 2; if(nums[mid] == target) return mid; else if (nums[mid] < target) left = mid + 1; else if (nums[mid] > target) right = mid - 1; } return -1;}2、两数之和
间接看一道 LeetCode 题目吧：
只有数组有序，就应该想到双指针技巧。这道题的解法有点相似二分查找，通过调节 left 和 right 能够调整 sum 的大小：
int[] twoSum(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; while (left < right) { int sum = nums[left] + nums[right]; if (sum == target) { // 题目要求的索引是从 1 开始的 return new int[]{left + 1, right + 1}; } else if (sum < target) { left++; // 让 sum 大一点 } else if (sum > target) { right--; // 让 sum 小一点 } } return new int[]{-1, -1};}3、反转数组
void reverse(int[] nums) { int left = 0; int right = nums.length - 1; while (left < right) { // swap(nums[left], nums[right]) int temp = nums[left]; nums[left] = nums[right]; nums[right] = temp; left++; right--; }}4、滑动窗口算法
这兴许是双指针技巧的最高境界了，如果把握了此算法，能够解决一大类子字符串匹配的问题，不过「滑动窗口」略微比上述的这些算法简单些。
侥幸的是，这类算法是有框架模板的，而且这篇文章就解说了「滑动窗口」算法模板，帮大家秒杀几道 LeetCode 子串匹配的问题。