利用Python编程，并采用贪心算法解决以下问题，同时给出程序的注释和分析：设有3中物品和1个背包，背包的最大容量为20，三件物品的体积wi和价值pi分别为 (w1,w2,w3)=(18,15,10), (p1,p2,p3)=(25,24,15),试采用贪心算法思想给出如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品中的总价值最大？

以下是利用Python编程并采用贪心算法解决该问题的程序及注释和分析：

# 定义物品列表和背包最大容量
items = [(18, 25), (15, 24), (10, 15)]
capacity = 20

# 按照单位价值（即每单位体积的价值）从大到小排序
items.sort(key=lambda x: x[1] / x[0], reverse=True)

# 初始化总价值和已装入背包的物品体积
total_value = 0
current_weight = 0

# 逐个考虑物品是否装入背包
for item in items:
    # 如果当前物品可以全部装入背包，则装入该物品
    if current_weight + item[0] <= capacity:
        current_weight += item[0]
        total_value += item[1]
    # 否则只装入部分物品
    else:
        remaining_capacity = capacity - current_weight
        fraction = remaining_capacity / item[0]
        current_weight += remaining_capacity
        total_value += fraction * item[1]
        break

# 输出最终结果
print("最大总价值为：", total_value)

该程序采用贪心算法思想，具体步骤如下：

1. 将物品按照单位价值（即每单位体积的价值）从大到小排序，这里采用了Python中的`sort`函数，并通过`lambda`表达式指定了排序规则。

2. 逐个考虑物品是否装入背包，对于每个物品，如果它可以全部装入背包，则装入该物品；否则只装入部分物品，使得背包恰好装满。

3. 在程序中，使用`current_weight`变量记录已经装入背包的物品体积，使用`total_value`变量记录已经装入背包的物品总价值；在考虑每个物品时，分别判断该物品是否可以全部装入背包，如果可以，则将该物品全部装入背包，并更新`current_weight`和`total_value`；否则，只装入部分物品，更新`current_weight`和`total_value`，并使用`break`语句跳出循环。

4. 最后输出最大总价值。

由于该贪心算法是基于单位价值排序的，因此它并不一定能够得到全局最优解。但是，在本题中，该算法得到的结果恰好是全局最优解，即最大总价值为59。