贪心算法如何解决活动选择问题？
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，以期望达到全局最优解的算法。在解决活动选择问题时，贪心算法可以有效地帮助我们找到最大数量的相互兼容的活动。
活动选择问题是指在一组互相兼容的活动中，选出最大的相互兼容的活动子集。这个问题可以通过贪心算法来解决，具体步骤如下：
- 首先，将所有活动按照结束时间进行排序，结束时间越早的活动越靠前。
- 然后从排好序的活动中选择第一个活动放入最优解集合中。
- 依次检查剩下的活动，如果该活动的开始时间晚于已选活动的结束时间，则将该活动也放入最优解集合中。
- 重复以上步骤，直到所有活动都被考虑完毕。
贪心算法之所以适用于活动选择问题，是因为活动选择问题具有贪心选择性质，即每次选择局部最优解最终能够得到全局最优解。在这个问题中，贪心算法每次选取的活动都是结束时间最早的活动，可以保证最终选出的活动数量最多。
举个例子，假设有以下活动列表： 活动1：起始时间1，结束时间4 活动2：起始时间3，结束时间5 活动3：起始时间0，结束时间6 活动4：起始时间5，结束时间7 活动5：起始时间3，结束时间8 活动6：起始时间5，结束时间9
按照结束时间排序后的顺序为：活动3、活动1、活动2、活动5、活动4、活动6 根据贪心算法，我们选择活动3放入最优解集合中，然后继续选择活动1、活动4、活动6，最终得到的最大相互兼容的活动子集为：活动3、活动1、活动4、活动6
通过贪心算法解决活动选择问题的优点是简单高效，时间复杂度为O(nlogn)，适用于解决大部分情况下的活动选择问题。
