一、贪心法设计思想

贪心法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。在本问题中，我们可以使用贪心法来求解背包问题。具体步骤如下：

1. 首先，将物品按照单位重量价值从高到低排序。
2. 初始化一个空背包，用于存放物品。
3. 遍历排序后的物品列表，对于每个物品，检查其重量是否小于等于背包剩余容量。如果是，则将该物品放入背包，并更新背包剩余容量。
4. 遍历完成后，背包内物品的总价值即为最大价值。

二、最优子结构性质

所求解问题的最优子结构性质是指在求解过程中，可以通过子问题的最优解来得到原问题的最优解。在本问题中，我们可以通过求解背包内物品总价值的最优子结构来实现贪心法算法。具体来说，我们可以将背包内物品总价值分解为若干个子问题，每个子问题是在不超过背包剩余容量的情况下，如何选择物品使得单位重量价值最大。通过求解这些子问题的最优解，我们可以得到原问题的最优解。

三、实现算法及测试运行结果

def knapsack(items, capacity):
    items = sorted(items, key=lambda x: x[1] / x[0], reverse=True)
    total_value = 0
    for item in items:
        if capacity >= item[0]:
            capacity -= item[0]
            total_value += item[1]
        else:
            total_value += capacity * (item[1] / item[0])
            break
    return total_value

items = [(8, 81), (5, 15), (6, 12), (10, 10), (2, 2)]
capacity = 20
result = knapsack(items, capacity)
print("背包内物品的最大总价值为：", result)

四、算法效率分析

贪心法算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为物品数量。这是因为我们需要对物品按照单位重量价值进行排序。在实际应用中，贪心法算法通常具有较高的效率，尤其是在物品数量较多且物品可拆分的情况下。然而，需要注意的是，贪心法算法并不能保证得到全局最优解，只能得到局部最优解。在某些情况下，全局最优解可能更加符合实际需求。因此，在使用贪心法算法时，需要根据具体问题和需求来判断是否适用。