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

这是一个经典的组合优化问题，通常可以通过动态规划的方法来解决。我们可以定义一个二维数组dp[i][j]表示前i件物品中选择j个元素（每个组四件）时，使得总重量差最小的情况。状态转移方程可以基于以下两种情况：

1. 如果第i件物品被选中，那么dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1] + |weight_i - weight_k|, dp[i-1][j]), 其中weight_i 是当前物品的重量，k 是另一个组中的任意一件物品（为了保持总重量差最小，我们需要找到另一组中最接近weight_i的物品进行比较）。

2. 如果第i件物品未被选中，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]，因为不选这件物品不会改变前一组的选择。

边界条件是：
- dp[0][0] = 0 (空集合的重量差为0)
- 当j > 4 或 i < j * 4 （超过四件或没有足够多的物品选择）时，dp[i][j] = ∞，表示无法满足条件。

最终的答案就是 dp[64][16]。

下面是简单的伪代码实现：

int minWeightDifference(int weights[], int n) {
    int dp[65][17];
    memset(dp, INT_MAX, sizeof(dp));

    dp[0][0] = 0;
    
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (int j = 1; j <= min(16, i / 4); ++j) {
            dp[i][j] = INT_MAX;
            for (int k = max(0, i - 4 * j); k < i && k < 4 * (j - 1); ++k) {
                if (dp[k][j - 1] != INT_MAX) {
                    dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[k][j - 1] + abs(weights[i - 1] - weights[k]));
                }
            }
        }
    }

    return dp[n][16];
}

请注意，这个解决方案的时间复杂度较高，因为它涉及到三层嵌套循环，实际应用中可能需要借助更高效的算法如贪心、线性规划或近似算法来提高效率。如果你只是想了解基本思路，以上代码已经足够了。