使范围不重叠所需的最小移除量

在计算机编程中，经常需要解决让区间不重叠的问题。比如说，你有一些会议安排，每个会议在一定的时间范围内进行。但是，有些会议时间有重叠，需要多次安排。为了避免这种情况，我们可以对会议进行调度，使它们的时间范围不重叠。但最重要的问题是：在此过程中，我们可以只调整部分会议的时间，得到一个满意的解决方案。

那么使范围不重叠所需的最小移除量是什么呢？简单地说，这个问题是通过找出可以重叠的区间中的最小数量来解决的。也就是说，我们需要找到并删除最小数量的区间，以便使所有区间不重叠。

下面是一个简单的Python代码示例，通过贪心算法来解决这个问题：

def eraseOverlapIntervals(intervals):
    intervals.sort(key = lambda x:x[1])
    end, cnt = float('-inf'), 0
    for s, e in intervals:
        if s >= end:
            end = e
        else:
            cnt += 1
    return cnt

这个函数接收一个区间列表作为参数，其中每个区间都由起始位置和结束位置表示。函数首先对这个列表进行排序，按照结束位置的升序排列。然后它维护一个变量end，表示当前区间的结束位置，以及一个变量cnt，表示已删除的区间数量。

接下来，函数遍历列表中的每个区间。如果该区间的起始位置大于或等于end，它就不需要删除，我们将end更新为该区间的结束位置。否则，我们需要将该区间删除。于是，我们将cnt增加1，并不更新end的值。

在这个实现中，我们使用了贪心算法。贪心的思想是，每次选择局部最优解，期望在全局最优解的基础上得到一个更好的解决方案。在这个问题中，我们通过对区间的结束位置进行排序，来保证每次选择的区间是局部最优的。这个方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是区间数量。