本文详细讲解了合并两个有序链表的经典算法问题。通过问题定义、核心思路分析，介绍了迭代法和递归法两种实现方式：迭代法采用双指针遍历，时间复杂度O(n+m)，空间复杂度O(1)；递归法利用子问题思想，代码更简洁但空间复杂度较高。文章还分析了算法复杂度，强调了边界情况的处理，并指出该思路可扩展到合并k个有序链表。掌握这一基础问题有助于深化对链表操作的理解，是数据结构学习的重要环节。

本文探讨了贪心算法在"堆箱子"问题中的应用。该问题要求将可旋转的长方体箱子堆叠成最大高度，需满足上方箱子的长宽严格小于下方。贪心算法通过标准化箱子尺寸（长≥宽≥高）并按底面积降序排序，优先选择底面积大的箱子堆叠。然而测试表明，贪心策略可能无法获得全局最优解，因其不满足"贪心选择性质"。文章对比了贪心算法（O(nlogn)）和动态规划（O(n²)）的优劣，指出