给定op,val,顺序选择若干物品，如果opi = 0,++now,如果opi = 1 --now 在任意选则，使now<=lim，求选的物品val的和的最大值

您所描述的问题听起来像是一个典型的动态规划问题。我们可以用动态规划的方法来解决这个问题。首先，我们可以定义一个数组`dp`，其中`dp[i]`表示在前`i`个操作中，选择物品后的`now`值为`j`时的物品`val`的最大和。然后，根据`op[i]`的值来更新`dp`数组。

以下是解决这个问题的C++代码：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int maxValSum(vector<int>& op, vector<int>& val, int lim) {
    int n = op.size();
    vector<vector<int>> dp(n+1, vector<int>(lim+1, 0));
    
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        if (op[i-1] == 0) { // 如果操作是增加
            for (int j = 1; j <= lim; ++j) {
                for (int k = 1; k <= j; ++k) {
                    dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-k] + val[i-1]);
                }
            }
        } else { // 如果操作是减少
            for (int j = 1; j <= lim; ++j) {
                for (int k = 1; k <= j; ++k) {
                    if (j - k >= 0) {
                        dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-k] + val[i-1]);
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 最后找到dp[n][j]中的最大值，其中j<=lim
    int result = 0;
    for (int j = 0; j <= lim; ++j) {
        result = max(result, dp[n][j]);
    }
    
    return result;
}

int main() {
    vector<int> op = {0, 1, 0, 1}; // 操作序列
    vector<int> val = {1, 2, 3, 4}; // 物品的价值
    int lim = 3; // lim的值
    cout << "最大物品价值和为: " << maxValSum(op, val, lim) << endl;
    return 0;
}

在这段代码中，我们定义了一个二维数组`dp`来存储中间结果。我们遍历每个操作，并根据是增加还是减少操作来更新`dp`数组。在最后，我们遍历`dp[n]`数组以找到不超过`lim`的最大物品价值和。

这段代码是一个基本的框架，对于特定的问题，可能需要进行优化以减少时间复杂度。