用贪心算法求0/1背包问题， n=5, (W1, W2, W3, W4, Ws)=(2, 2, 6, 5, 4),(P1, P2, P3, P4, P5)=(6, 3, 5, 4, 6), M=10

0/1背包问题是指在给定的一组物品中，选择若干个物品装入背包，使得背包中物品的总重量不超过背包容量，且价值最大。贪心算法是一种基于贪心思想的算法，它每次选择当前最优的解决方案，最终得到全局最优解。但是，对于0/1背包问题，贪心算法并不一定能得到最优解。

对于这个问题，我们可以按照物品的单位重量价值从大到小排序，然后依次将物品放入背包中，直到背包装满或者所有物品都放入背包为止。具体实现可以参考下面的代码：

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Item {
    int weight;
    int value;
    double unitValue;
};

bool cmp(Item a, Item b) {
    return a.unitValue > b.unitValue;
}

double knapsack(Item items[], int n, int capacity) {
    sort(items, items + n, cmp);
    double maxValue = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (capacity >= items[i].weight) {
            maxValue += items[i].value;
            capacity -= items[i].weight;
        } else {
            maxValue += items[i].unitValue * capacity;
            break;
        }
    }
    return maxValue;
}

int main() {
    int n = 5;
    int capacity = 10;
    Item items[n] = {{2, 6}, {2, 3}, {6, 5}, {5, 4}, {4, 6}};
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        items[i].unitValue = (double)items[i].value / items[i].weight;
    }
    double maxValue = knapsack(items, n, capacity);
    cout << "The maximum value is " << maxValue << endl;
    return 0;
}