01背包问题是一个经典的背包问题，它的定义是：给定一个背包的容量和一组物品，每个物品有重量和价值两个属性，在不超过背包容量的前提下，如何选择物品使得背包内的物品总价值最大。

在实际生活中，如何高效地解决这类问题具有很大的现实意义。而动态规划算法是求解01背包问题的一种有效方法。

动态规划算法是一种常见的解决最优化问题的方法，它主要解决重叠子问题以及子问题的重复计算问题，从而求出问题的最优解。

对于01背包问题，我们可以用动态规划算法来解决。具体来说，我们采用二维数组dp[i][j]来表示物品i放进容量为j的背包中时所能得到的最大价值。

初始状态下，将dp[0][0….V]及dp[1….N][0]都置为0。其中，N为物品数量，V为背包容量。这样，当i=0或j=0时，dp[i][j]即为0。

接下来，我们可以通过状态转移方程来求解dp[i][j]。

当第i个物品不放入背包中时，dp[i][j] = dp[i-1][j]。即背包容量为j时不放入第i个物品所能得到的最大价值就是前i-1个物品在容量为j时所得到的最大价值。

当第i个物品放入背包中时，dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i]] + v[i]。其中，w[i]为第i个物品的重量，v[i]为第i个物品的价值。

通过动态规划算法求解01背包问题，我们可以得到背包内物品的最大总价值。

总的来说，C++动态规划算法解决01背包问题是一个非常有效的方法。它不仅在解决实际问题上具有很大的现实意义，同时也给我们提供了一种方法来解决其他类型的最优化问题。因此，我们应该充分利用这一算法。

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