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 次以测试效率

以下是使用贪心算法实现0-1背包问题的C++代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <cstdlib>

using namespace std;

struct Item {
    int weight;
    int value;
};

bool cmp(Item a, Item b) {
    return a.value * 1.0 / a.weight > b.value * 1.0 / b.weight;
}

int knapsack(vector<Item>& items, int capacity) {
    sort(items.begin(), items.end(), cmp);
    int n = items.size();
    int current_weight = 0;
    int total_value = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (current_weight + items[i].weight <= capacity) {
            current_weight += items[i].weight;
            total_value += items[i].value;
        } else {
            int remain_capacity = capacity - current_weight;
            total_value += items[i].value * remain_capacity * 1.0 / items[i].weight;
            break;
        }
    }
    return total_value;
}

int main() {
    srand(time(nullptr));
    const int NUM_TESTCASES = 100;
    const int MAX_CAPACITY = 100;
    const int MAX_ITEM_WEIGHT = 10;
    const int MAX_ITEM_VALUE = 10;
    for (int i = 0; i < NUM_TESTCASES; i++) {
        int capacity = rand() % MAX_CAPACITY + 1;
        int num_items = rand() % 10 + 1;
        vector<Item> items(num_items);
        for (int j = 0; j < num_items; j++) {
            items[j].weight = rand() % MAX_ITEM_WEIGHT + 1;
            items[j].value = rand() % MAX_ITEM_VALUE + 1;
        }
        int result = knapsack(items, capacity);
        cout << "Test case " << i + 1 << ": capacity=" << capacity << ", items=";
        for (int j = 0; j < num_items; j++) {
            cout << "(" << items[j].weight << ", " << items[j].value << ") ";
        }
        cout << "result=" << result << endl;
    }
    return 0;
}

上述代码中，我们使用了一个 `Item` 结构体表示背包中的每个物品，其中 `weight` 表示物品的重量，`value` 表示物品的价值。我们还定义了一个 `cmp` 函数用于按照单位价值从高到低排序。在 `knapsack` 函数中，我们首先按照单位价值从高到低对物品进行排序，然后依次将物品加入背包，直到背包已满为止。如果当前物品无法完全放入背包中，则将其部分放入背包，并终止循环。

为了测试效率，我们随机生成了 100 个测试样例，每个样例包含随机的背包容量和物品种类，物品的重量和价值也是随机的。我们使用 `srand` 函数来设置随机数种子，确保每次运行程序生成的测试样例都不同。最后，我们依次对每个测试样例进行求解，并将结果输出到标准输出流中。