贪心算法：汽车加油问题

汽车加油问题是一个经典的贪心算法问题。假设有一辆汽车要从起点出发到达终点，途中需要经过n个加油站。已知汽车在满油的情况下最多可以行驶d距离，每个加油站离起点的距离为ai，到达该加油站需要加bi升油。请问汽车从起点出发是否能到达终点，如果能，最少需要加多少升油？

解题思路如下：

1.定义一个变量cur表示当前汽车的油量，初始为0，定义一个变量ans表示加油的总量，初始为0。

2.从起点开始遍历每个加油站，假设当前到达第i个加油站。

3.判断当前汽车是否能到达下一个加油站，如果能，则不需要加油，直接到达下一个加油站。如果不能，则需要在当前加油站加油，加油量为到达下一个加油站所需的最少油量，即bi。

4.将ans加上加油量bi，cur减去加油量bi，表示汽车在当前加油站加了bi升油后，剩余油量为cur。

5.重复步骤2-4，直到到达终点。

6.如果汽车能到达终点，则返回ans，否则返回-1表示无法到达终点。

代码实现如下（假设ai是一个升序的数组）：

def min_refuel_stops(target, startFuel, stations):
    n = len(stations)
    pq = []  # 定义一个优先队列，存储每个加油站能提供的油量（负数，因为要从大到小取）
    ans = 0
    cur = startFuel
    prev = 0  # 表示上一个加油站的位置
    for i in range(n):
        distance = stations[i][0] - prev  # 表示到达当前加油站需要的距离
        while cur < distance:  # 如果当前油量到不了下一个加油站
            if not pq:  # 如果优先队列为空，表示无法到达终点
                return -1
            cur += -heapq.heappop(pq)  # 从优先队列中取出能提供的最大油量，加到当前油量中
            ans += 1  # 加油次数加1
        cur -= distance  # 到达下一个加油站，当前油量减去到达该加油站需要的油量
        prev = stations[i][0]  # 更新上一个加油站的位置
        heapq.heappush(pq, -stations[i][1])  # 将当前加油站能提供的油量加入优先队列
    distance = target - prev  # 到达终点需要的距离
    while cur < distance:  # 如果当前油量到不了终点
        if not pq:  # 如果优先队列为空，表示无法到达终点
            return -1
        cur += -heapq.heappop(pq)  # 从优先队列中取出能提供的最大油量，加到当前油量中
        ans += 1  # 加油次数加1
    return ans

这样，就可以用贪心算法解决汽车加油问题。