在算法世界里，有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择，寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法，它以其简洁高效的特点，成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想，并通过10道LeetCode经典题目实战演练，带你掌握这种"步步为营"的解题思维。

LeetCode 17题解题思路采用回溯算法，通过递归构建所有可能的组合。关键点包括：每位数字对应多个字母，依次尝试；递归构建下一个字符；递归出口为组合长度等于输入数字长度。Go语言实现中，使用map存储数字到字母的映射，通过回溯函数递归生成组合。时间复杂度为O(3^n * 4^m)，空间复杂度为O(n)。类似题目包括括号生成、组合、全排列等。掌握回溯法的核心思想，能够解决多种排列组合问题。

本文详细解析了力扣热题155：最小栈的解题思路与实现方法。题目要求设计一个支持 push、核心思路是使用辅助栈法，通过两个栈（主栈和辅助栈）来维护当前栈中的最小值。具体操作包括：push 时同步更新辅助栈，pop 时检查是否需要弹出辅助栈的栈顶，getMin 时直接返回辅助栈的栈顶。文章还提供了 Go 语言的实现代码，并对复杂度进行了分析。此外，还介绍了单栈 + 差值记录法的进阶思路，并总结了常见易错点，如 pop 操作时忘记同步弹出辅助栈等。

这篇文章详细解析了 LeetCode 第 739 题“每日温度”，探讨了如何通过单调栈高效解决问题。题目要求根据每日温度数组，计算出等待更高温度的天数。文中推荐使用单调递减栈，时间复杂度为 O(n)，优于暴力解法的 O(n²)。通过实例模拟和代码实现（如 Go 语言版本），清晰展示了栈的操作逻辑。此外，还提供了思维拓展及相关题目推荐，帮助深入理解单调栈的应用场景。

本文详细解析了二叉树的三种经典遍历方式：中序遍历（94题）、层序遍历（102题）和右视图（199题）。通过递归与迭代实现中序遍历，深入理解深度优先搜索（DFS）；借助队列完成层序遍历和右视图，掌握广度优先搜索（BFS）。文章对比DFS与BFS的思维方式，总结不同遍历的应用场景，为后续构造树结构奠定基础。

本文详细解析了二叉树构造的两类经典问题：通过前序与中序遍历重建二叉树（LeetCode 105），以及将有序数组转化为平衡二叉搜索树（BST，LeetCode 108）。文章从核心思路、递归解法到实现细节逐一拆解，强调通过索引控制子树范围以优化性能，并对比两题的不同构造逻辑。最后总结通用构造套路，提供进阶思考方向，帮助彻底掌握二叉树构造类题目。

这篇文章详细解析了力扣热题 73——矩阵置零问题，提供两种解法：一是使用额外标记数组，时间复杂度为 O(m * n)，空间复杂度为 O(m + n)；二是优化后的原地标记方法，利用矩阵的第一行和第一列记录需要置零的信息，将空间复杂度降低到 O(1)。文章通过清晰的代码示例与复杂度分析，帮助理解“原地操作”及空间优化技巧，并推荐相关练习题以巩固矩阵操作能力。适合刷题提升算法思维！

本文提供了几个Linux shell脚本编程问题的解决方案，包括转置文件内容、统计词频、验证有效电话号码和提取文件的第十行，每个问题都给出了至少一种实现方法。

本文介绍了两种Python实现方法，用于按照之字形顺序打印二叉树的层次遍历结果，实现了在奇数层正序、偶数层反序打印节点的功能。

本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法，提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法，并给出了Python实现代码。