请给我一段C++代码来展示贪心算法的应用

当然，以下是一个简单的用C++展示贪心算法应用的代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

struct Item {
    int value;
    int weight;

    Item(int v, int w) : value(v), weight(w) {}
};

bool cmp(Item a, Item b) {
    double ratioA = (double)a.value / a.weight;
    double ratioB = (double)b.value / b.weight;
    return ratioA > ratioB;
}

double knapsackGreedy(int capacity, std::vector<Item>& items) {
    // 将物品按照价值重量比进行排序
    std::sort(items.begin(), items.end(), cmp);

    double totalValue = 0.0;
    int currentWeight = 0;

    for (const auto& item : items) {
        if (currentWeight + item.weight <= capacity) {
            totalValue += item.value;
            currentWeight += item.weight;
        }
        else {
            int remainingCapacity = capacity - currentWeight;
            totalValue += item.value * ((double)remainingCapacity / item.weight);
            break;  // 背包已装满，退出循环
        }
    }

    return totalValue;
}

int main() {
    int capacity = 10;
    std::vector<Item> items;
    items.emplace_back(60, 5);  // 物品1，价值60，重量5
    items.emplace_back(100, 20);  // 物品2，价值100，重量20
    items.emplace_back(120, 30);  // 物品3，价值120，重量30

    double maxValue = knapsackGreedy(capacity, items);

    std::cout << "背包中物品的最大总价值为：" << maxValue << std::endl;

    return 0;
}

这段代码实现了一个简单的背包问题，使用贪心算法来求解。在`main`函数中，我们定义了背包的容量和一些物品，每个物品有一个价值和重量。然后，调用`knapsackGreedy`函数来计算背包中物品的最大总价值。

`knapsackGreedy`函数首先将物品按照价值重量比进行排序，然后从高到低依次选择物品放入背包。如果当前物品的重量可以完全放入背包，就将其价值加到总价值中，并更新当前背包重量；如果当前物品的重量超过了背包剩余容量，就计算能够装入背包的部分，并结束循环。

这只是一个简单的贪心算法示例，实际应用中可能会有更复杂的问题和算法。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。