C++代码完成以下编程任务:使用贪心算法实现0-1背包问题的求解,测试数据随机生成,相同程序重复执行 100 次以得出执行时间

以下是使用贪心算法实现0-1背包问题的C++代码，其中使用了结构体来存储每个物品的重量和价值：

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

// 物品结构体
struct item {
    int weight; // 重量
    int value;  // 价值
};

// 比较函数，按照单位价值从大到小排序
bool cmp(item a, item b) {
    return a.value * 1.0 / a.weight > b.value * 1.0 / b.weight;
}

// 贪心算法求解0-1背包问题
int knapsack(item items[], int n, int maxWeight) {
    sort(items, items + n, cmp); // 按照单位价值从大到小排序
    int result = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (maxWeight >= items[i].weight) { // 背包可以装下整个物品
            result += items[i].value;
            maxWeight -= items[i].weight;
        } else { // 背包无法装下整个物品，装入部分
            result += maxWeight * items[i].value / items[i].weight;
            break;
        }
    }
    return result;
}

int main() {
    srand((unsigned)time(NULL)); // 随机数种子
    const int N = 100; // 物品数量
    const int MAX_WEIGHT = 10000; // 背包最大重量
    item items[N]; // 物品数组
    for (int i = 0; i < N; i++) { // 随机生成物品的重量和价值
        items[i].weight = rand() % 1000 + 1;
        items[i].value = rand() % 1000 + 1;
    }
    clock_t start, end;
    start = clock(); // 记录开始时间
    for (int i = 0; i < 100; i++) { // 执行100次
        knapsack(items, N, MAX_WEIGHT); // 求解0-1背包问题
    }
    end = clock(); // 记录结束时间
    double duration = double(end - start) / CLOCKS_PER_SEC; // 计算执行时间
    cout << "Execution time: " << duration << "s" << endl;
    return 0;
}

上述代码中，我们使用 `srand((unsigned)time(NULL))` 来设置随机数种子，保证每次生成的随机数不同；使用 `clock()` 函数来记录程序开始和结束的时间，然后计算执行时间。

实际上，该贪心算法并不能保证得到最优解，只能得到一个较优解。如果需要得到最优解，可以使用动态规划算法。