题型识别#

最多不重叠区间问题里，优先选择结束时间最早的区间。它给后续留下最多空间，因此是合理的局部选择。

遇到类似题时，我会先写一句话解释输入、输出和约束，再决定用什么结构。只要这一步说不清，直接写代码大概率会在边界条件上出错。

核心写法#

1
def max_non_overlap(intervals):
2
    intervals.sort(key=lambda x: x[1])
3
    ans = 0
4
    last_end = float('-inf')
5
    for start, end in intervals:
6
        if start >= last_end:
7
            ans += 1
8
            last_end = end
9
    return ans

边界样例#

• 空输入或只有一个元素时，答案应该是什么。
• 元素重复时，比较关系是否仍然成立。
• 结果需要下标、长度、数量，还是具体路径。
• 时间复杂度能不能从每个元素处理次数解释出来。

复盘#

复盘时要区分按开始时间排序和按结束时间排序。选错排序规则，样例少时可能过，复杂样例就会错。

最小验收样例#

我会至少准备三个样例：一个普通样例，一个边界样例，一个专门卡比较条件的样例。算法代码最怕只过了题目给的样例，却没有覆盖空输入、重复元素或极端顺序。

写完后不要只看答案，还要能解释每一步状态为什么变化。只要能把状态变化讲清楚，换一个题面时就不容易机械套错模板。

小结#

贪心算法处理区间选择 的练习重点，是把固定套路拆成可解释的判断。能说明为什么这样维护状态，才算真正掌握。