解题思路：贪心算法的核心思想：由于我们需要最少的补给次数，因此可以考虑每次在当前水量允许的范围内，选择最远的补给站停留。换句话说，小U每次应该尽量往前行，选择当前能到达的最远补给站补充水量，以最大化行进的距离。如何处理补给站：我们可以将补给站按位置从前到后排序，遍历这些补给站，选择合适的站停留。每次决定停留的补给站时，应该选择能够延长当前水量、使得行程尽可能长的补给站。
实现代码：
方法 solution：计算小U从起点到终点最少需要的补给次数。
参数：
d：起点到终点的总距离（公里数）。
w：小U出发时携带的初始水量。
position[]：各补给站的位置（距离起点的公里数）。
supply[]：每个补给站可以提供的水量（单位升）。
变量：
maxHeap：使用优先队列 PriorityQueue 作为最大堆，存储在小U当前位置之前经过的补给站的水量。每当需要补给时，从中取出当前最大水量的补给站。
currentW：当前剩余的水量。
refill：记录补给的次数。
prePos：记录上一个位置（以便计算行驶距离）
个人心得：
通过这道题，我更深刻地理解了贪心算法的精髓。虽然直观上可以想到在每次补给时选择提供水量最多的站点，但在实际实现过程中，我必须格外清晰地考虑每一步的补给时机和条件。AI的帮助让我逐步理清了贪心策略，尤其是在水量不足时选择最大补给量的思路，这使我能够更加高效地解决问题。
AI引导我将问题逐步分解，使每一行代码都与实际问题的步骤一一对应。比如，首先要计算当前水量是否足够行驶到下一个站点，如果不足则从最大堆中取出最大水量进行补给，直到水量足够。这种分步清晰的实现方式不仅让代码更具可操作性，也帮助我在实际编写时减少了许多困惑，增强了对算法实现的信心。
这道题让我更加感受到AI在帮助疏通思路、解决算法问题上的强大力量。通过与AI的合作，我能够更迅速地理解和应用算法的核心思想，并能将其顺利实现，提升了自己的解题能力和编程技巧。
