用c++解决该问题一排有n个糖果，一个糖果有一个甜度值吃的糖果的甜度之总和不能超过k，可以不按顺序吃，最多能吃多少个糖果？

这是一个经典的动态规划问题，通常称为“0-1背包”或“knapsack problem”的变种。我们可以使用一个二维数组`dp[i][j]`来表示前i个糖果，总共不超过j的最大甜度。以下是解决这个问题的一个基本思路：

1. 初始化：对于每个i，`dp[i][0]`应始终为0，因为不可能不吃任何糖果；同样，如果j小于糖果甜度列表中第i个元素，则`dp[i][j] = dp[i - 1][j]`，因为我们选择不拿第i个糖果。

2. 动态规划状态转移：对于每个糖果，我们有两种选择——拿或者不拿。如果拿的话，我们需要更新`dp[i][j]`，使其等于`dp[i - 1][j]`（不拿）和`dp[i - 1][j - candies[i - 1]] + candies[i - 1]`（拿）之间的较大值，其中`candies[i - 1]`是第i个糖果的甜度。

3. 最终结果：`dp[n][k]`就是答案，即能够吃到的最大甜度之和不超过k的情况下可以吃的糖果数。

int maxSweetness(int candies[], int n, int k) {
    if (n == 0 || k == 0) return 0;
    int dp[n+1][k+1];
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (int j = 1; j <= k; ++j) {
            dp[i][j] = dp[i - 1][j]; // 不拿糖果
            if (j >= candies[i - 1]) {
                dp[i][j] = std::max(dp[i][j], dp[i - 1][j - candies[i - 1]] + candies[i - 1]); // 拿糖果
            }
        }
    }
    return dp[n][k];
}