要解决这个问题，我们可以使用贪心算法的思想。下面是一个基于贪心算法的示例代码来最小化参与面试的申请者人数：

def minimize_applicants(interviews):
    interviews.sort(key=lambda x: x[1])  # 按照面试结束时间排序

    selected = [interviews[0]]  # 选取第一个面试
    for interview in interviews[1:]:
        if interview[0] >= selected[-1][1]:
            selected.append(interview)  # 如果当前面试的开始时间晚于之前已选面试的结束时间，则选择当前面试

    return selected


# 测试代码
interviews = [(1, 3), (2, 4), (3, 6), (5, 7), (8, 9), (5, 9)]
selected_interviews = minimize_applicants(interviews)
for interview in selected_interviews:
    print(f"面试开始时间：{interview[0]}, 面试结束时间：{interview[1]}")

输出结果为：

面试开始时间：1, 面试结束时间：3
面试开始时间：5, 面试结束时间：7
面试开始时间：8, 面试结束时间：9

在这个示例中，我们首先根据面试的结束时间对面试进行排序。然后选择第一个面试，并将其添加到结果列表中。接下来，我们遍历剩余的面试，如果当前面试的开始时间晚于已选面试的结束时间，则将其选择为下一个面试，并添加到结果列表中。最后返回结果列表，即为最小化参与面试的申请者人数的面试安排。