现有物品64件，每件物品的重量互不相同，按照要求需要从64件物品中取出16件物品分成四组，每组四件，要求分组后，每组之间的总重量差尽可能小（贪心算法编程）

这是一个典型的优化问题，可以使用贪心算法来求解。贪心算法通常用于在每一步选择中都做出在当前状态下最优的选择，希望最终能够得到全局最优解。在这个情况下，我们可以采用以下步骤：

1. 首先，对所有64件物品按照重量从小到大排序。
2. 将第一件物品放入第一个组，第二件放入第二个组，依此类推，直到第四件物品放入第四个组。
3. 接下来，将第五件物品放在剩余三个组中最轻的那个组里，以此类推，尽量保持每个组的重量接近。

这个策略保证了每次添加下一个物品时，都是放到当前最轻的那一组，从而使得总重量差最小。

以下是一个简单的C++代码实现，使用了一个优先队列来存储每个组的当前重量，然后不断更新并寻找最轻的那组：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>

struct Item {
    int weight;
    int group;
};

bool compareItems(Item a, Item b) { return a.weight < b.weight; }

void partition(std::vector<Item>& items, std::priority_queue<int>& weights, int start, int end, int& minDiff) {
    if (start == end) {
        // 组完成，计算总重量差
        int diff = *weights.top() - *std::next(weights.begin(), 3);
        minDiff = std::min(minDiff, diff);
        return;
    }
    
    // 分配物品
    for (int i = start; i <= end; ++i) {
        weights.push(items[i].weight);
        partition(items, weights, i + 1, end, minDiff);
        weights.pop();
    }
}

int main() {
    const int numItems = 64;
    std::vector<Item> items(numItems);
    // 假设items数组已经填充好权重值
    for (int i = 0; i < numItems; ++i) {
        items[i].weight = /* 获取item i 的重量 */;
        items[i].group = i / 4 + 1; // 根据索引分配到第几个组
    }

    int minDiff = INT_MAX; // 初始化最大差值为整型最大值
    std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> weights; // 最小堆

    partition(items, weights, 0, numItems - 1, minDiff);

    std::cout << "Minimum total weight difference is: " << minDiff << std::endl;

    return 0;
}

请注意，这段代码假设你知道如何获取`Item`结构体中的权重值，并已填充好了`items`数组。运行这个程序后，它会输出每组之间的最小总重量差。