01背包问题是最基本、最常见的背包问题。该问题描述如下：有n个物品和一个大小为V的背包。放入第i个物品耗费的费用为C[i]，得到的价值为W[i]。现在，要将物品放入背包中，并使得放入的物品总费用不超过V，同时得到的总价值最大。

动态规划（Dynamic Programming）是用于解决复杂问题的一种算法，它利用已知信息，递推得到未知信息。在解决01背包问题中，我们可以使用动态规划算法。

将背包容量和物品数量分别作为两个维度，我们可以建立一个二维数组f[V][n]，其中f[i][j]表示将前j个物品放入容量为i的背包中所能得到的最大价值。

状态转移方程为：

f[i][j] = max{f[i][j-1], f[i-C[j]][j-1]+W[j]}

其中，f[i][j-1]表示不放第j个物品，直接继承前j-1个物品的最大价值；f[i-C[j]][j-1]+W[j]表示放入第j个物品，带来的额外价值。

通过动态规划计算，我们可以得到放入所有物品后背包能够得到的最大价值f[V][n]。同时，我们可以根据f[V][n]的值，逆向推导出哪些物品被放入了背包。

下面是使用C++实现动态规划算法解决01背包问题的代码：

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