区间调度贪心法必须按结束时间升序排序，因数学上可证选结束最早的能为后续留最多空间；错用起始时间或降序会导致结果错误；判断兼容需用≥而非>以包含端点相接情况。
按结束时间升序排序是区间调度的铁律
几乎所有区间类贪心题（如 eraseOverlapIntervals、nonOverlappingIntervals）都依赖这个排序规则。不是“习惯”，而是数学可证：选结束最早的，给后续留出最多空间。用错字段（比如按 start 排）或方向（降序）会导致结果偏小甚至 panic。
- 正确写法：
sort.Slice(intervals, func(i, j int) bool { return intervals[i][1] - 结构体更安全：
sort.Slice(acts, func(i, j int) bool { return acts[i].End - 别在比较函数里做越界访问——
intervals[i]和intervals[j]必须保证索引合法，否则 panic 不报具体行号，难定位
遍历中更新基准值必须从第一个有效元素开始
常见错误是设 lastEnd = -1 然后直接进循环，结果 [0, 0] 这种区间被跳过（因为 0 >= -1 成立但逻辑上不该算“兼容”）。Go 没有默认哨兵值，得尊重输入本身。
Golang Samber Hot
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在 Golang 中使用 samber/hot 进行内存缓存，支持 LRU、LFU、TinyLFU、W‑TinyLFU、S3FIFO、ARC、TwoQueue、SIEVE、FIFO 等淘汰算法，提供 TTL、缓存加载器及分片功能。
- 空切片先判：
if len(intervals) == 0 { return 0 } - 单元素直接返回 1，别进循环
- 初值取
lastEnd = intervals[0][1]，计数器count = 1，然后从i = 1开始扫 - 判断条件严格用
intervals[i][0] >= lastEnd（闭区间允许端点相接），写成>会漏掉[1,2]和[2,3]这类合法组合
贪心不等于无脑选最大/最小，得看问题约束反推排序依据
看到“分发”“安排”“合并”就下意识排序，容易翻车。比如 findContentChildren 要孩子胃口和饼干尺寸都升序；queueReconstructionByHeight 却要身高降序 + k 值升序；lastStoneWeight 需最大堆而非简单排序——每次取最大两个，sort.Ints 后取末尾是 O(n²log n)，实际应手写 heap.Interface。
- 双关键字排序务必写全逻辑：
people[i][0] > people[j][0] || (people[i][0] == people[j][0] && people[i][1] - 浮点比较慎用：
value/weight类场景用float64，但避免用它存时间戳或索引 - 硬币找零（
coinChange）用贪心仅当面额满足「正则性」（如 [1,5,10,25]），否则反例一堆，必须换 DP
边界和类型细节比算法逻辑更容易崩程序
贪心主干往往就 10 行，但崩点全在周边：空输入、负数区间、整数溢出、结构体字段名拼错、sort.Slice 闭包里漏写 return。这些不会报“贪心错了”，只会报 index out of range 或静默错结果。
- 所有输入切片操作前加
if len(x) == 0防崩 - 时间/索引类字段统一用
int，别混int64或float64，排序和比较时精度丢失不可逆 -
sort.Slice的比较函数必须有确定返回值，不能只写if a 而漏掉 else 分支，否则行为未定义 - 结果要返回具体区间而非仅数量时，预分配
result := make([]Interval, 0, len(intervals))，避免反复扩容
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