贪心算法求解汽车加油问题。 一辆汽车加满油后可行驶n公里。旅途中有若干个加油站。设计一个有效算法，指出应 在哪些加油站停靠加油，使沿途加油次数最少。对于给定的n(n <= 5000)和k(k <= 1000)个加油站位置，编程计算最少加油次数

这是一个经典的贪心算法问题，可以使用贪心策略来解决。具体来说，我们可以从起点开始，每次选择距离当前位置最远的加油站，然后前往该加油站加油。重复这个过程直到到达终点。

下面是详细的算法流程：

1. 初始化当前位置为起点，已加油次数为0，剩余油量为满油量。

2. 对于每个加油站，计算该加油站距离起点的距离d，并检查剩余油量是否可以到达该加油站。如果可以到达，将该加油站的信息（距离起点的距离d）加入一个优先队列（按照距离从大到小排序）。

3. 如果优先队列不为空，则选择距离最远的加油站，前往该加油站加油。加油后已加油次数加1，剩余油量更新为满油量。

4. 重复步骤2和步骤3，直到到达终点。

5. 如果在任何时候剩余油量不足以到达下一个加油站，则返回上一个加油站加油。如果上一个加油站也无法到达下一个加油站，则无解。

下面是Python代码实现：

import heapq

def minimum_refills(n, k, stops):
    # 当前位置
    current_pos = 0
    # 已加油次数
    refills = 0
    # 剩余油量
    fuel = k
    # 优先队列，按照距离从大到小排序
    pq = []
    # 添加终点
    stops.append(n)
    # 对于每个加油站，计算距离起点的距离d，并检查剩余油量是否可以到达该加油站
    for i in range(len(stops)):
        d = stops[i] - current_pos
        if fuel >= d:
            heapq.heappush(pq, (-d, stops[i]))
    # 前往距离最远的加油站，重复该过程直到到达终点
    while pq:
        _, pos = heapq.heappop(pq)
        # 到达终点
        if pos == n:
            break
        # 到达下一个加油站
        if pos <= current_pos + k:
            fuel -= pos - current_pos
            current_pos = pos
            # 将当前位置能到达的加油站加入优先队列
            for i in range(len(stops)):
                d = stops[i] - current_pos
                if fuel >= d:
                    heapq.heappush(pq, (-d, stops[i]))
        # 无法到达下一个加油站，返回上一个加油站加油
        else:
            fuel = k
            refills += 1
            heapq.heappush(pq, (-pos + fuel - current_pos, pos))
    # 返回加油次数
    if current_pos + k >= n:
        return refills
    else:
        return -1

这样，我们就可以使用贪心算法求解汽车加油问题了。