假设要用很多个教室对一组活动进行调度。我们希望使用尽可能少的教室来调度所有的活动。 输入要求： 第一行为活动的个数 n(1<=n<=1 000 000) 。 接下来 n 行为 si 和 fi(0<=si<fi<=2 000 000 000) ，分别代表第 i 个活动的开始时间和结束时间。活动 i 的区间段为 [si,fi) 输出要求： 输出有一行 m ，为所需教室的最小数量。

这是一个经典的贪心算法问题，可以使用贪心算法来解决。

首先，将所有活动按照结束时间从早到晚排序，然后从第一个活动开始，依次遍历每个活动。

对于当前遍历到的活动，如果存在一个教室可以安排它，就将它安排在这个教室里；否则，就需要再开一个新的教室来安排它。

具体实现时，可以使用一个数组来记录每个教室的结束时间，表示该教室在这个时间之前都被占用了。遍历每个活动时，从数组中找到一个结束时间最早的教室，如果这个教室的结束时间早于当前活动的开始时间，就将这个教室的结束时间更新为当前活动的结束时间；否则，就需要再开一个新的教室来安排这个活动。

最后，统计一下使用了多少个教室即可。

时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(n)。

相关问题

假设要用很多个教室对一组活动进行调度。我们希望使用尽可能少的教室来调度所有的活动。

可以使用贪心算法来解决这个问题。首先将所有的活动按照结束时间从早到晚排序，然后从第一个活动开始，选择一个教室进行安排。接着，对于每个未安排的活动，如果它的开始时间晚于已安排活动的结束时间，就将它安排在同一个教室中，否则就选择一个新的教室进行安排。重复这个过程，直到所有的活动都被安排完毕。这样可以保证使用尽可能少的教室来调度所有的活动。

假设要用很多个教室对一组活动进行调度。我们希望使用尽可能少的教室来调度所有的活动。 输入要求： 第一行为活动的个数 N(1<=N<=1 000 000) 。 接下来 N 行为 Si 和 Fi(0<=Si<Fi<=2 000 000 000) ，分别代表第 i 个活动的开始时间和结束时间。活动 i 的区间段为 [Si,Fi) 输出要求： 输出有一行 M ，为所需教室的最小数量。

这是一个经典的贪心算法问题，可以使用贪心算法解决。

我们可以按照活动的开始时间对所有活动进行排序，然后依次考虑每个活动是否需要新的教室。

具体操作如下：

1. 按照活动的开始时间对所有活动进行排序。

2. 创建一个空的教室列表。

3. 遍历每个活动，检查当前教室列表中是否有教室可用，如果有，则将活动加入该教室中；如果没有，则创建一个新的教室并将该活动加入该教室。

4. 最后输出教室列表的长度即为所需教室的最小数量。

代码如下：