第一行输入两个正整数，n和k，n为糖果总数，k为甜度值总和，第二行输入分别输入每个糖果的甜度值ai表示第i个糖果的甜度值。可以按任意顺序选择，输出最后能吃的糖果个数，用c++

在C++中，你可以通过动态规划的方法解决这个问题。这是一个经典的背包问题，也称为0-1 Knapsack Problem。首先，我们需要定义一个二维数组dp，其中dp[i][j] 表示前i个糖果能够达到甜度j的方案数量。我们可以从最小的糖果开始遍历，对于每个糖果，有两种选择：包含它或不包含它。

以下是简单的步骤：

1. 初始化：`dp[0][0] = 1`，表示没有任何糖果的情况下可以选择甜度为0的方案；其余初始化为0。

2. 遍历过程：对于每一个糖果 `i`（从1到n），和每个甜度目标 `j`（从0到k）：
- 如果当前糖果的甜度值 `a[i]` 小于等于 `j`，则有两种选择：要么不包含这个糖果（`dp[i][j] = dp[i-1][j]`），要么包含这个糖果（`dp[i][j] = dp[i-1][j-a[i]] + dp[i-1][j]`），取两者中较大的那个。
- 如果 `a[i] > j`，那么就不能包含这个糖果，因为无法达到更大的甜度，所以 `dp[i][j] = dp[i-1][j]`。

3. 最后结果：`dp[n][k]` 就是最优解，即能达到最大甜度k所需的糖果个数。

C++代码如下：

#include<iostream>
using namespace std;

int knapSack(int n, int k, vector<int>& a) {
    int dp[n+1][k+1];
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= k; j++) {
            if (a[i-1] <= j)
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - a[i-1]] + 1);
            else
                dp[i][j] = dp[i-1][j];
        }
    }
    return dp[n][k];
}

int main() {
    int n, k;
    cin >> n >> k;
    vector<int> a(n);
    for (int i=0; i<n; i++)
        cin >> a[i];

    cout << "能吃到的糖果个数: " << knapSack(n, k, a) << endl;
    return 0;
}