为它写一个C++的完整代码

当然，这是一个使用C++实现0-1背包问题的完整代码，同样基于动态规划思想：

#include <iostream>
using namespace std;

int knapsack(int W, int wt[], int val[], int n) {
    int dp[1 + n][W + 1];

    // 初始化动态规划数组
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        for (int w = 0; w <= W; w++) {
            // 如果物品数量为0 或者 背包为空，则价值为0
            if (i == 0 || w == 0)
                dp[i][w] = 0;
            else if (wt[i - 1] <= w) { // 如果当前物品能装进背包
                dp[i][w] = max(val[i - 1] + dp[i - 1][w - wt[i - 1]], dp[i - 1][w]); // 可以选或不选
            } else {
                dp[i][w] = dp[i - 1][w]; // 不能选，所以选择不放
            }
        }
    }

    return dp[n][W];
}

int main() {
    int M, N;
    cout << "请输入背包容量: ";
    cin >> M;
    cout << "请输入物品数量: ";
    cin >> N;

    int weights[N], values[N];
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> weights[i] >> values[i];
    }

    int max_value = knapsack(M, weights, values, N);
    cout << "最大总价值: " << max_value << endl;

    return 0;
}

这个代码首先读取输入的背包容量、物品数量以及每种物品的重量和价值，然后计算出在给定背包容量下所能获得的最大价值。`knapsack`函数就是核心的动态规划部分。