对于一个二乘以n的二维数组，第一行的任意元素相加且可以重复利用它们的和小于某个值。然后第一行所选择的元素与第二行的相同的列的元素和最大

为了找到满足条件的第一行元素之和小于给定值，并且与第二行对应列元素和最大的组合，我们可以使用动态规划（Dynamic Programming）的方法。这个过程通常涉及到两个步骤：

1. **预处理（或填充中间矩阵）**：创建一个新的二维数组 `dp`，其中 `dp[i][j]` 表示前 i 行和第 j 列元素可以选择的最大和，同时保证第一行元素的总和小于某个特定值。

2. **求解（回溯或递推）**：从 dp 数组的最后一行开始，检查每个位置，如果当前列的元素加上 dp[i-1][j]（i 是行数，0 到 n-1）比仅用第一行元素的和要大，则更新 dp[i][j] 为前者；否则，保持 dp[i][j] 为第一行元素的和。

这里有一个简单的 C++ 代码片段演示了这个过程：

#include <vector>

int findMaxSum(const std::vector<std::vector<int>>& arr, int limit) {
    int n = arr.size();
    int m = arr[0].size();

    // 创建 dp 数组
    std::vector<std::vector<int>> dp(n, std::vector<int>(m, 0));
    dp[0][0] = arr[0][0];
    
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < m; ++j) {
            if (arr[i][j] + dp[0][j] <= limit) { // 如果加上新元素不超过限制
                dp[i][j] = arr[i][j] + dp[0][j]; // 更新 dp 值
            } else {
                dp[i][j] = dp[0][j]; // 否则，保持第一行元素的和
            }
        }
    }

    // 第一行元素的最大和
    int maxSum = dp[0][m - 1];

    // 回溯计算第二行可能的最大和
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        if (dp[n - 1][i] > maxSum) {
            maxSum = dp[n - 1][i];
        }
    }

    return maxSum;
}

使用这个函数，你可以传入你的二维数组 `arr` 和一个界限 `limit`，它会返回符合条件的两行元素的最大和。