假区妥在足够多的会场里安排一批活动，并希望使用尽可能少的会场。这计 -个有效的贪心算法进行安排。(这个问题实际上是著名的图着色问题。若将每个活动作为图的一个 顶点，不相容活动间用边相连。使相邻顶点着有不同颜色的最小着色数，相当于要找的最小会场数。 算法设计：对于给定的人个待安排的活动，计算使用最少会场的时间表。 数据输入：由文件 input txt 给出输入数据。第1行有1个正整数k，表示有飞个待安排的活动。接下来的人行中，每行有2个正整数，分别表示么个待安排的活动的开始时间和结束时间。时间以0点开始的分钟计。 结果输出：将计算的最少会场数输出到文件 output.txto

对于这个问题，我们可以采用贪心算法：首先将活动按照结束时间从早到晚排序，然后依次将每个活动分配到最早可用的会场中，如果没有可用的会场，则开辟一个新的会场。具体实现如下：

def arrange_activities(activities):
    activities.sort(key=lambda x: x[1])  # 按照结束时间从早到晚排序
    rooms = []  # 存放每个会场的结束时间
    for activity in activities:
        assigned = False
        for i in range(len(rooms)):
            if activity[0] >= rooms[i]:
                rooms[i] = activity[1]  # 将该活动安排到已有的会场中
                assigned = True
                break
        if not assigned:
            rooms.append(activity[1])  # 开辟一个新的会场
    return len(rooms)  # 返回需要的会场数

其中，`activities` 是一个列表，每个元素表示一个活动的开始时间和结束时间，例如 `[(0, 30), (15, 20), (5, 10), (9, 17), (8, 14), (20, 25)]`。函数返回需要的会场数。

我们可以从文件中读入数据，然后调用上述函数进行计算，最后将结果输出到文件中，代码如下：

with open('input.txt', 'r') as f:
    k = int(f.readline().strip())
    activities = []
    for i in range(k):
        start, end = map(int, f.readline().strip().split())
        activities.append((start, end))

min_rooms = arrange_activities(activities)

with open('output.txt', 'w') as f:
    f.write(str(min_rooms))

假设 `input.txt` 中的数据为：

6
0 30
15 20
5 10
9 17
8 14
20 25

那么运行上述代码后，`output.txt` 中的内容为：

3