共享出行服务可以通过以下方式解决车辆调配和分布不均的问题：
数据分析和预测：利用大数据分析和预测技术，对不同时间段和地点的需求进行预测，从而合理安排车辆的调配和分布。通过历史数据和实时信息，可以预测哪些地点在哪些时间段会有更高的需求量，然后调配车辆到这些地点。
引入激励机制：通过给予司机一定的激励或奖励，鼓励他们将车辆停放在需求较高的地区，从而平衡车辆的分布。比如给予额外的收入或者提升司机的等级和待遇等方式。
智能调度系统：通过智能调度系统，实时监控车辆的分布情况，根据需求的变化进行智能调度，将车辆从需求较低的地区转移到需求较高的地区。
区域规划和布局优化：在城市规划和布局时，可以考虑共享出行服务的需求，合理规划停车点和服务区域，从而减少车辆调配和分布不均的问题。
案例分析：滴滴出行利用大数据分析和智能调度系统，对车辆的调配和分布进行预测和优化。他们根据用户需求的变化，通过给予司机一定的激励和奖励，鼓励他们将车辆停放在需求较高的地区，从而解决了车辆调配和分布不均的问题。
综上所述，共享出行服务可以通过数据分析、激励机制、智能调度系统和区域规划等方式解决车辆调配和分布不均的问题，从而提高服务的效率和用户体验。