单会话子单调度：FIX 重配间隔下的最大不重叠窗口

实现 solution(start_ms: list[int], end_ms: list[int], switch_cost_ms: int) -> int。两条平行数组描述了在某单一交易场所上的 N 个候选子单执行窗口：第 i 个窗口为 [start_ms[i], end_ms[i])，且 start_ms[i] < end_ms[i]。交易机器人在同一时间只能挂一笔子单，且每两笔连续子单之间需要 switch_cost_ms 毫秒的固定重配延迟（FIX 会话重定向所需的握手时间）。返回机器人最多能选出多少个窗口，使得所选子集互不重叠，并且任意相邻两个被选窗口满足 next.start_ms >= prev.end_ms + switch_cost_ms。

空输入（N == 0）返回 0。退化窗口（start_ms[i] >= end_ms[i]）下的行为未定义——调用方负责保证窗口合法。switch_cost_ms == 0 时退化为经典活动选择基线；switch_cost_ms > 0 时是其严格推广，因为同一条"按 end 升序贪心"在这两种情形下都最优，尽管最优选择集合本身会改变。

例

solution([0, 100, 250, 280], [80, 200, 400, 350], 50) 返回 2。按 end_ms 升序排序后是 [(80, 0), (200, 100), (350, 280), (400, 250)]。先接受 (80, 0)（last_end = 80）；下一个被接受的窗口需要 start >= 80 + 50 = 130，(200, 100) 的 start = 100 不达标，跳过；(350, 280) 的 start = 280 达标，接受（last_end = 350）；最后一档 (400, 250) 的 start = 250 不到 350 + 50 = 400，跳过。一共接受 2 个。如果把 switch_cost_ms 改成 0，同样的输入会返回 3——这正是间隔参数会改变最优解的典型场景。

实现细节由 stubs/stub.py 提供。

实践背景

"单一 FIX 会话、同一时间只挂一笔子单"是小型算法执行机器人的标准结构：每个候选 [start_ms, end_ms) 都是上游信号层交给执行层的"可行窗口"——目标微观结构机制、报价稳定区间、或场所失衡口袋——而券商会话级别的重配延迟（FIX 上切换活跃合约、换 auth 标签的目标子账号、或等待限流令牌桶恢复）是交易员无法绕开的硬常数。"最大可选窗口数"给出的是"机器人在今天这一交易日里最多能落地多少个互不撕裂的切片"的上界；规划层会在切片优化器跑起来之前用它做一次可行性卡点。switch_cost_ms = 0 是没有握手开销的乐观基线；正的 switch_cost_ms 才是真实情形——多一毫秒的子单间隔就可能让排程从 N 个窗口掉到 N-1 或 N-2 个。