帮我写一个C++程序，要求先输入n，V，表示树中有n个节点，背包最大容量为V，然后输入n行，每行两个数，分别表示该节点的价值和体积，价值和体积分别用数组w[]和v[]表示。要求选了父节点就不能选子节点，求背包可装入的最大价值 ans

当然可以，这是一个经典的动态规划问题，可以用回溯法或者称为“0-1背包”算法来解决。以下是使用C++编写的一个简单示例程序：

#include <iostream>
using namespace std;

int n, V;
int w[100], v[100]; // 定义存储值和体积的数组
int ans = 0; // 存储最大价值

void knapSack(int node, int capacity) {
    if (node == n || capacity == 0) return;
    
    // 如果当前物品能装下并且增加价值大于等于0，就选择它
    if (w[node] <= capacity && ans + w[node] > ans)
        ans += w[node];

    // 不选这个物品，继续下一个
    knapSack(node + 1, capacity);
    
    // 选了当前物品，但要减去体积以尝试其他组合
    knapSack(node + 1, capacity - v[node]);
}

int main() {
    cin >> n >> V;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> w[i] >> v[i];
    }

    knapSack(0, V); // 从第一个物品开始搜索
    cout << "背包可装入的最大价值是: " << ans << endl;
    return 0;
}

在这个程序中，`knapSack`函数递归地尝试在背包剩余容量和未考虑的物品中找到最优解。当遍历完整棵树后，变量`ans`将包含最大的价值。