动态规划法解决0-1背包问题(C++)

1.动态规划法的设计思想：动态规划法将待求解问题分解成若干个相互重叠的子问题，每个子问题对应决策过程的一个阶段，子问题的重叠关系一般表现在对给定问题求解的递推关系，将子问题的的解求解一次并且填入表中，当需要再次求解子问题的时候，可以通过查表获得这个子问题的解而不是再次求解，从而避免大量重复计算，为了达到这个目的，可以通过一个表来记录所有以解决的子问题的解。
2.动态规划法求解的问题的特征：该问题的最优解中包含着子问题的最优解（符合最优性原理），能够分解为相互重叠的若干个子问题、
3.动态规划法的步骤：
（1）分段：将原问题分成若干个相互重叠的子问题
（2）分析：分分析问题是否满足最优性原理，找出动态规划函数的递推式
（3）求解：利用递推式自底向上计算，实现动态规划的过程
根据这个套路 我们来看0-1背包问题，0-1背包问题的动态规划函数是
V(i,j): 当背包容量为j的时候，他的最大
w[i]:第i个物品的质量
v[i]:第i个物品的价值
动态规划函数为：
下面是程序：

#include <iostream>

using namespace std;

//比较两个数的大小，返回较大的数
int max(int a,int b)
{