在C++中，背包问题通常采用动态规划（DP）算法求解，而在DP算法中，常常需要定义全局变量来存储中间结果，从而避免重复计算，提高算法的效率。

背包问题是指给定一组物品，每个物品有其重量和价值，现在需要选择一些物品装入背包中，使得总重量不超过背包容量，同时总价值最大。这是一个经典的优化问题，其解法可以运用DP算法，即利用已知的子问题的最优解来推导整个问题的最优解，从而达到减少重复计算的目的。

在DP算法中，由于我们需要保存中间结果，例如最大价值或最小花费等，常常需要定义一些全局变量。这些全局变量，可以是一个二维数组、一个一维数组或一个变量，用来存储已经求出的子问题的解，以便在后续计算时使用。这些中间结果无疑会消耗一定的空间，在空间复杂度较为严格的场合，可以采用滚动数组等优化方式减少空间使用。

在具体实现DP算法的过程中，我们需要注意一些问题。首先，需要合理选择全局变量的名称和类型，以便于清晰理解和维护；其次，需要注意全局变量的初始化，保证中间结果的正确性；最后，需要在算法设计中考虑全局变量的使用方式，以确保算法的正确性和高效性。

总之，在C++背包问题DP中，使用全局变量的优越性在于可以避免重复计算，提高算法效率，但需要注意合理设计和使用，保证算法的正确性和可靠性。

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