我的贪心策略：
将所有区间按照右端点b从小到大排序；选择第一个区间的右端点作为第一个点，遍历后续区间，如果当前区间包含已选择的点，跳过；否则，选择当前区间的右端点作为新点。
我对贪心算法的理解：
贪心算法的核心思想：局部最优选择：每一步都做出当前看起来最好的选择；无后效性：当前选择不影响后续问题的结构；贪心选择性质：局部最优能导致全局最优；最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解。
贪心算法的适用场景：
1.活动选择问题：选择不冲突的最大活动集合；
2.哈夫曼编码：数据压缩；最小生成树：
3.Prim和Kruskal算法；单源最短路径：
4.Dijkstra算法；硬币找零问题（特定面额）
贪心算法的局限性：
1.不是万能的：许多问题无法用贪心解决（如0-1背包问题）；
2.需要证明：必须严格证明贪心选择性质和最优子结构；
3.局部最优不等于全局最优：对于不能证明贪心性质的问题，贪心可能得到次优解。
贪心算法的证明技巧：
- 交换论证：证明任何最优解可以通过交换调整为贪心解
- 归纳法：对问题规模进行归纳证明
- 领先：证明贪心选择始终保持领先于其他选择
- 剪切粘贴：证明将最优解的一部分替换为贪心选择不会变差
选点问题的实际意义：资源分配：如会议安排、天线覆盖；传感器部署：用最少的传感器覆盖所有区域；任务调度：在时间轴上安排任务检查点。
贪心算法在选点问题上的成功应用，展示了其"以简驭繁"的哲学：通过简单的排序和一次遍历，就能解决看似复杂的优化问题。这要求我们在设计算法时，不仅要关注"怎么做"，更要思考"为什么这样做是最优的"。