假设我们有一条直线高速公路，电动汽车的行驶里程固定，充电站的容量无限，只考虑充电站的位置和数量。编写贪心算法，尝试在最少的位置上放置充电站，来满足所有的充电需求。编写贪心算法可以用来解决充电桩问题，该问题是要在一条路线上放置尽可能少的充电桩

首先，我们可以将整条高速公路分为若干个等长的区间。假设每个电动汽车的行驶里程为d，那么我们在每个d长度的区间末尾放置一个充电站，可以保证所有的电动汽车都能在这个区间内到达充电站。

然后，我们来考虑如何最小化充电站的数量。显然，如果两个相邻的充电站之间的距离小于d，则可以将这两个充电站合并成一个。因为如果这两个充电站分别服务两个相邻的区间，那么它们之间的距离肯定小于d，所以可以直接合并。

因此，我们可以从起点开始遍历整条高速公路，每当发现相邻两个充电站的距离小于d时，就将它们合并成一个充电站。最终，我们得到的充电站数量就是最少的。

代码实现如下：

def min_charge_stations(distance, d):
    # distance: 高速公路长度
    # d: 每个电动汽车的行驶里程
    num_stations = 0
    last_station_pos = 0
    for i in range(0, distance, d):
        if i - last_station_pos <= d:
            continue
        num_stations += 1
        last_station_pos = i
    return num_stations

在这个算法中，我们用变量`last_station_pos`记录上一个充电站的位置，如果当前位置与上一个充电站的距离小于d，则跳过该位置。否则，将该位置设置为新的充电站的位置，并将充电站数量加1。最终返回充电站数量即可。

这个算法的时间复杂度为O(n)，其中n为高速公路长度除以每个电动汽车的行驶里程d。空间复杂度为O(1)。