题单介绍：
精选 100 道力扣（LeetCode）上最热门的题目，适合初识算法与数据结构的新手和想要在短时间内高效提升的人，熟练掌握这 100 道题，你就已经具备了在代码世界通行的基本能力。
目录
题单介绍：
题目：2. 两数相加 - 力扣（Leetcode）
题目的接口：
解题思路：
代码：
过过过过啦！！！！
题目：4. 寻找两个正序数组的中位数 - 力扣（Leetcode）
题目的接口：
解题思路：
代码：
过过过过啦！！！！
写在最后：
题目：2. 两数相加 - 力扣（Leetcode）
题目的接口：
/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode() : val(0), next(nullptr) {} * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {} * }; */ class Solution { public: ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) { } };
解题思路：
这道题目其实不难啊，
所以我就直接上手做了，
导致代码其实写的不是很好啊，可以优化的地方不少，
不过整体思路是没有问题的，
这道题就是简单模拟加法进位，不过因为是在链表上实现，
所以对链表知识掌握有一定的要求，具体思路如下：
1. 建一个新链表
2. 计算进位并插入
3. 返回新链表的头结点
代码如下：
代码：
/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode() : val(0), next(nullptr) {} * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {} * }; */ class Solution { public: ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) { ListNode* lt = new ListNode; //哨兵位的头结点 ListNode* cur = lt; //遍历链表用的 int up = 0; //进位 while(l1 || l2) { //遍历完题目给的两个链表 int sum = 0; //计算需要放入新链表的值 if(l1) sum += l1->val; if(l2) sum += l2->val; sum += up; if(sum > 9) { //计算进位 up = sum / 10 % 10; sum = sum % 10; } else up = 0; //如果不用进位就把上次的进位清空 //这段操作是插入 ListNode* newnode = new ListNode(sum); newnode->next = nullptr; cur->next = newnode; cur = cur->next; //遍历题目给的两个链表 if(l1) l1 = l1->next; if(l2) l2 = l2->next; } if(up > 0) { //如果走完了，还有进位值，证明还需要再进一位，我就直接复用插入操作了 ListNode* newnode = new ListNode(up); newnode->next = nullptr; cur->next = newnode; cur = cur->next; } //返回新链表的头结点 return lt->next; } };
过过过过啦！！！！
题目：4. 寻找两个正序数组的中位数 - 力扣（Leetcode）
题目的接口：
class Solution { public: double findMedianSortedArrays(vector& nums1, vector& nums2) { } };
解题思路：
这道题不简单啊，但是如果不考虑复杂度其实挺简单的，
我先把不考虑时间复杂的方法贴出来：
class Solution { public: double findMedianSortedArrays(vector& nums1, vector& nums2) { vector sum(nums1); for(auto e : nums2) sum.push_back(e); //合并数组 sort(sum.begin(), sum.end()); //排序 if(sum.size() % 2 != 0) { //分情况取中位数即可 return sum[sum.size() / 2]; } else { return ((double)sum[sum.size() / 2] + (double)sum[sum.size() / 2 - 1]) / 2; } return 1; } };
简单来讲就是合并数组，sort，然后取中位数即可。（实际上是能过的）
如果需要严格按照题目的时间复杂的求解的话，
那就只能使用二分法了。
我们可以将这题转换成用二分查找两个有序数组中第k个最小的数，
我们需要分多种情况考虑，代码如下：
代码：
class Solution { public: double findMedianSortedArrays(vector& nums1, vector& nums2) { int size = nums1.size() + nums2.size(); if(size % 2 == 1) { //奇数情况 return find_mid_element(nums1, nums2, (size + 1) / 2); } else { //偶数情况 return (find_mid_element(nums1, nums2, size / 2) + find_mid_element(nums1, nums2, size / 2 + 1)) / 2.0; } } private: //查找中位数 double find_mid_element(const vector& nums1, const vector& nums2, int k) { int m = nums1.size(); int n = nums2.size(); int i1 = 0, i2 = 0; while(true) { if(i1 == m) { //当nums1数组被排除完 return nums2[i2 + k - 1]; } if(i2 == n) { //当nums2数组被排除完 return nums1[i1 + k - 1]; } if(k == 1) { //当k == 1的时候，证明找到了 return min(nums1[i1], nums2[i2]); } //避免出现越界的情况 int new_i1 = min(i1 + k / 2 - 1, m - 1); int new_i2 = min(i2 + k / 2 - 1, n - 1); //更新k值，以及两个数组的区间 if(nums1[new_i1] <= nums2[new_i2]) { k -= new_i1 - i1 + 1; i1 = new_i1 + 1; } else { k -= new_i2 - i2 + 1; i2 = new_i2 + 1; } } } };
过过过过啦！！！！
写在最后：
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