区间问题
类似合并区间，最大重叠区间等等这类问题都可以用贪心来解决。
常用的方法是先根据左端点或右端点排序，再遍历一遍判断区间是否重叠，这里提供几种模板：
一般题目会给一个list[]，里面的元素通常以list形式，包含一个左端点和一个右端点。
模板1
按照左端点升序排序，顺序遍历
# 输入： intervals = [[1,2], [2,3], [2,4],[1,4]]
# 第一步、排序，按照左端点升序排
intervals.sort()
# 第二步、定义初始区间，将第一个区间作为初始区间
left,right = intervals[0][0],intervals[0][1]
n = len(intervals)
k = 1
# 第三步、从左到右遍历，从下标为1开始
for i in range(1,n):
# 当前区间左右端点
l,r = intervals[i][0],intervals[i][1]
# 如果当前区间与比较区间有重合
if l<right: # 具体有没有“=”，根据题意确定
right = min(right,r) # 更新比较区间的右端点，扩展比较区间的范围
else: # 当前区间与比较区间没有重叠
k += 1
left,right = l,r # 更新比较区间
我个人比较喜欢用这个模板，基本所有区间问题都能解决，其思路也比较简单：
因为按照左端点排序后，可以保证当前区间与上个区间相比一定是起点相同或向右错开的，那么这个时候只需要比较当前区间与上个区间的右节点的关系，判断有没有重叠部分，没有的话那就是两个区间了，有的话按照题目要求更新区间的范围：
- 比如要求合并重叠区间，那么就是每次将右端点往大了扩展，比如56.合并区间、763.划分字母区间；
- 另一种题要求遍历所有区间的最小次数，这种情况在更新区间时，则要将右端点往小了扩展，比如[1,4],[2,3]，就要把区间合并为[1,3]，而不是[1,4]，因为后续出现[4,5]的话，就要再增加一次了，如435.无重叠区间、452.用最少数量的箭引爆气球
模板2
按照左端点升序排序，再逆序遍历（或者是按照左端点降序排序，再顺序遍历）
intervals.sort(key=lambda x:x[0],reverse=True)
k = 1
left = intervals[0][0]
for i in range(1,n):
l,r = intervals[i][0],intervals[i][1]
if r<=left:
k += 1
left = l
比如【435.无重叠区间】输入是[[1,2], [2,3], [2,4],[1,4]]
降序排序后变成[[2, 3], [2, 4], [1, 2], [1, 4]]，写成下面这种形式
2 3
2 4
1 2
1 4
因为左端点降序排序，保证了当前区间与上一区间左端点对齐或者左偏，因此只需要比较右端点，通过比较右端点与上一区间的左端点来判断是否重叠，其余不重叠，则更新比较的左端点。
模板3
按照右端点升序排序，再顺序遍历
intervals.sort(key=lambda x:x[1])
k = 1
right = intervals[0][1]
for i in range(1,n):
l,r = intervals[i][0],intervals[i][1]
if l>=right:
k += 1
right = r
总结
其实上述三个模板的意思都差不多，核心都是排序+判断是否重叠+更新。
模板二三更简单一些，因为只关心有重叠，而模板一还需要更新右端点的范围，多了一个步骤。具体使用哪种方法全看个人习惯，不好理解的话画图分析可以有效帮助理解~