算法思想一：快慢指针

解题思路：

第一个指针先移动k步，然后第二个指针再从头开始，这个时候这两个指针同时移动，当第一个指针到链表的末尾的时候，返回第二个指针即可

图解：

代码展示： 

class Solution:
    def FindKthToTail(self , pHead , k ):
        # write code here
        # 快慢指针
        fast = pHead
        slow = pHead
        # 快指针先走k步
        for i in range(0, k):
            if not fast:
                return None
            fast = fast.next
        # 双指针同时行走
        while fast:
            fast = fast.next
            slow = slow.next
        return slow

复杂度分析：

时间复杂度O(N)：N为链表长度，遍历整个链表
空间复杂度O(1)：使用额外常数大小空间

算法思想二：栈

解题思路：

把原链表的结点全部压栈，然后再把栈中最上面的k个节点出栈，出栈的结点重新串成一个新的链表即可

图解：

代码展示： 

public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
     *
     * 
     * @param pHead ListNode类 
     * @param k int整型 
     * @return ListNode类
     */
    public ListNode FindKthToTail (ListNode pHead, int k) {
        // write code here
        if (pHead == null || k == 0){
            return null;
        }
        Stack<ListNode> stack = new Stack<>();
        //链表节点压栈
        while (pHead != null) {
            stack.push(pHead);
            pHead = pHead.next;
        }
        // 判断栈的元素是否小于k
        if (stack.size() < k){
            return null;
        }
        //在出栈串成新的链表
        ListNode firstNode = stack.pop();
        while (--k > 0) {
            // 将出栈的元素重新连接成为链表
            ListNode temp = stack.pop();
            temp.next = firstNode;
            firstNode = temp;
        }
        return firstNode;
    }
}

复杂度分析：

时间复杂度O(N)：N表示链表的数量，遍历链表
空间复杂度O(N)：存储链表元素的栈空间