Add cpp codes for the chapter

computational complexity, sorting, searching.

docs/chapter_searching/binary_search.md

@@ -80,6 +80,28 @@ $$
     }
     ```
 
+=== "C++"
+
+    ```cpp title="binary_search.cpp"
+    /* 二分查找（双闭区间） */
+    int binarySearch(vector<int>& nums, int target) {
+        // 初始化双闭区间 [0, n-1] ，即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素
+        int i = 0, j = nums.size() - 1;
+        // 循环，当搜索区间为空时跳出（当 i > j 时为空）
+        while (i <= j) {
+            int m = (i + j) / 2;       // 计算中点索引 m
+            if (nums[m] < target)      // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j] 中
+                i = m + 1;
+            else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m-1] 中
+                j = m - 1;
+            else                       // 找到目标元素，返回其索引
+                return m;
+        }
+        // 未找到目标元素，返回 -1
+        return -1;
+    }
+    ```
+
 ### “左闭右开” 实现
 
 当然，我们也可以使用 “左闭右开” 的表示方法，写出相同功能的二分查找代码。
@@ -106,6 +128,28 @@ $$
     }
     ```
 
+=== "C++"
+
+    ```cpp title="binary_search.cpp"
+    /* 二分查找（左闭右开） */
+    int binarySearch1(vector<int>& nums, int target) {
+        // 初始化左闭右开 [0, n) ，即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素+1
+        int i = 0, j = nums.size();
+        // 循环，当搜索区间为空时跳出（当 i = j 时为空）
+        while (i < j) {
+            int m = (i + j) / 2;       // 计算中点索引 m
+            if (nums[m] < target)      // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j) 中
+                i = m + 1;
+            else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m) 中
+                j = m;
+            else                       // 找到目标元素，返回其索引
+                return m;
+        }
+        // 未找到目标元素，返回 -1
+        return -1;
+    }
+    ```
+
 ### 两种表示对比
 
 对比下来，两种表示的代码写法有以下不同点：
@@ -148,7 +192,5 @@ int m = i + (j - i) / 2;
 但并不意味着所有情况下都应使用二分查找，这是因为：
 
 - **二分查找仅适用于有序数据。** 如果输入数据是乱序的，为了使用二分查找而专门执行数据排序，那么是得不偿失的，因为排序算法的时间复杂度一般为 $O(n \log n)$ ，比线性查找和二分查找都更差。再例如，对于频繁插入元素的场景，为了保持数组的有序性，需要将元素插入到特定位置，时间复杂度为 $O(n)$ ，也是非常昂贵的。
-
 - **二分查找仅适用于数组。** 由于在二分查找中，访问索引是 ”非连续“ 的，因此链表或者基于链表实现的数据结构都无法使用。
-
 - **在小数据量下，线性查找的性能更好。** 在线性查找中，每轮只需要 1 次判断操作；而在二分查找中，需要 1 次加法、1 次除法、1 ~ 3 次判断操作、1 次加法（减法），共 4 ~ 6 个单元操作；因此，在数据量 $n$ 较小时，线性查找反而比二分查找更快。

docs/chapter_searching/hashing_search.md

@@ -4,7 +4,7 @@ comments: true
 
 # 哈希查找
 
-!!! question 
+!!! question
 
     在数据量很大时，「线性查找」太慢；而「二分查找」要求数据必须是有序的，并且只能在数组中应用。那么是否有方法可以同时避免上述缺点呢？答案是肯定的，此方法被称为「哈希查找」。
 
@@ -27,6 +27,19 @@ comments: true
     }
     ```
 
+=== "C++"
+
+    ```cpp title="hashing_search.cpp"
+    /* 哈希查找（数组） */
+    int hashingSearch(unordered_map<int, int> map, int target) {
+        // 哈希表的 key: 目标元素，value: 索引
+        // 若哈希表中无此 key ，返回 -1
+        if (map.find(target) == map.end())
+            return -1;
+        return map[target];
+    }
+    ```
+
 再比如，如果我们想要给定一个目标结点值 `target` ，获取对应的链表结点对象，那么也可以使用哈希查找实现。
 
 ![hash_search_listnode](hashing_search.assets/hash_search_listnode.png)
@@ -37,11 +50,24 @@ comments: true
     /* 哈希查找（链表） */
     ListNode hashingSearch1(Map<Integer, ListNode> map, int target) {
         // 哈希表的 key: 目标结点值，value: 结点对象
-        // 若哈希表中无此 key ，返回 -1
+        // 若哈希表中无此 key ，返回 null
         return map.getOrDefault(target, null);
     }
     ```
 
+=== "C++"
+
+    ```cpp title="hashing_search.cpp"
+    /* 哈希查找（链表） */
+    ListNode* hashingSearch1(unordered_map<int, ListNode*> map, int target) {
+        // 哈希表的 key: 目标结点值，value: 结点对象
+        // 若哈希表中无此 key ，返回 nullptr
+        if (map.find(target) == map.end())
+            return nullptr;
+        return map[target];
+    }
+    ```
+
 ## 复杂度分析
 
 **时间复杂度：** $O(1)$ ，哈希表的查找操作使用 $O(1)$ 时间。

docs/chapter_searching/linear_search.md

@@ -28,6 +28,22 @@ comments: true
     }
     ```
 
+=== "C++"
+
+    ```cpp title="linear_search.cpp"
+    /* 线性查找（数组） */
+    int linearSearch(vector<int>& nums, int target) {
+        // 遍历数组
+        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
+            // 找到目标元素，返回其索引
+            if (nums[i] == target)
+                return i;
+        }
+        // 未找到目标元素，返回 -1
+        return -1;
+    }
+    ```
+
 再比如，我们想要在给定一个目标结点值 `target` ，返回此结点对象，也可以在链表中进行线性查找。
 
 === "Java"
@@ -47,6 +63,23 @@ comments: true
     }
     ```
 
+=== "C++"
+
+    ```cpp title="linear_search.cpp"
+    /* 线性查找（链表） */
+    ListNode* linearSearch(ListNode* head, int target) {
+        // 遍历链表
+        while (head != nullptr) {
+            // 找到目标结点，返回之
+            if (head->val == target)
+                return head;
+            head = head->next;
+        }
+        // 未找到目标结点，返回 nullptr
+        return nullptr;
+    }
+    ```
+
 ## 复杂度分析
 
 **时间复杂度 $O(n)$ ：** 其中 $n$ 为数组或链表长度。