问题描述：
某公司需要在一天内安排多个项目任务，每个任务有明确的开始时间、结束时间和所需资源量（如人力、设备等）。资源总量有限（例如最多提供 10 个单位资源），且同一时间内，已分配的资源总和不能超过资源上限。设计一个贪心算法，计算在资源约束下，最多能完成多少个项目任务。
具体要求：
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贪心策略设计：
- 详细说明如何选择贪心策略（如优先选择结束时间早的任务、优先选择资源需求小的任务等），并解释该策略在资源约束下的有效性。
- 若策略存在反例（无法保证全局最优），需分析问题并提出改进策略。
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代码实现：使用 Python/Java/C++ 任一语言实现算法，要求代码结构清晰，添加必要注释，并支持输入任意数量的任务和资源总量。
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复杂度分析：分析算法的时间复杂度和空间复杂度，结合贪心策略说明计算依据。
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扩展需求：
- 若任务存在优先级（例如高、中、低三个等级），如何修改算法以优先安排高优先级任务？
- 若资源可动态回收（如任务结束后释放资源），如何调整贪心策略以优化任务数量？
