尽量减少需要删除的段，以使至少一个段与所有其余段相交

当我们需要删除一些段时，我们的目标是尽量少的删除段，以至少保留一个段与所有其余段相交。那么，如何实现这一目标呢？下面介绍一些方法。

方法一：计算最长公共子序列

可以将所有段的起始点进行从小到大排序，这样就可以得到所有段的排序列表。然后，通过计算这个列表的最长公共子序列，可以得到至少相交的段的数量。接下来，只需要删除列表中的其它段即可。这种方法可以使用动态规划解决，时间复杂度为 $O(n^2)$。

def remove_unintersected_segments(segments):
    n = len(segments)
    sorted_segments = sorted(segments)
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, n+1):
            if sorted_segments[i-1] == segments[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i-1][j])
    
    result = []
    i, j = n, n
    while i > 0 and j > 0:
        if sorted_segments[i-1] == segments[j-1]:
            result.append(segments[j-1])
            i -= 1
            j -= 1
        elif dp[i][j-1] > dp[i-1][j]:
            j -= 1
        else:
            i -= 1
    return sorted(result)

方法二：贪心算法

另一个方法是使用贪心算法。我们可以将所有段按照起始点进行排序。然后，从第一个段开始遍历，将第一个段加入到结果列表中，同时记录最右端点。之后，遍历其余所有段，如果某个段的起始点小于等于最右端点，则说明这个段与已经加入结果列表中的段相交，此时将这个段的右端点更新为最右端点。如果某个段的起始点大于最右端点，则说明这个段与之前的所有段都不相交，因此将它加入结果列表中，并将最右端点更新为这个段的右端点。这种方法的时间复杂度为 $O(n \log n)$。

def remove_unintersected_segments(segments):
    if not segments:
        return []
    segments.sort()
    result = [segments[0]]
    end = segments[0][1]
    for segment in segments[1:]:
        if segment[0] <= end:
            end = max(end, segment[1])
        else:
            result.append(segment)
            end = segment[1]
    return result

以上两个方法都可以实现尽量减少需要删除段的目标。程序员可以根据自己的需求选择合适的方法。