如何使用C++编写一个程序来解决容量为v（0 <= v <= 20000）的箱子装物品问题？假设箱子可以放入n（0 < n <= 30）个物品，每个物品都有一个体积（正整数）。

在C++中，你可以使用动态规划来解决箱子装物品的问题，也称为“0-1背包”问题。这个问题通常通过一个二维数组`dp[i][j]`来表示前i个物品是否能恰好装入容量为j的箱子中。下面是基本步骤：

1. 定义状态：`dp[i][j]` 表示前i个物品能否填满一个容量为j的箱子。

2. 初始化：对于所有箱子容量j（从0到v），第0个物品（没有物品）总是无法填充，所以`dp[0][j] = false`。

3. 动态规划循环：遍历物品i（从1到n）和箱子容量j（从1到v），如果当前物品体积小于等于剩余空间，则两种情况都存在，即要么不放这个物品（`dp[i - 1][j]`），要么放进去（`dp[i - 1][j - item_volume] && dp[i - 1][j]`）。取这两种情况中的较大值作为`dp[i][j]`。

4. 结果判断：最后，`dp[n][v]` 就表示能否将所有的物品装进容量为v的箱子。

以下是简化版的C++代码片段：

#include <vector>

int can_fit(vector<int>& items, int v) {
    vector<vector<bool>> dp(n + 1, vector<bool>(v + 1, false));
    dp[0][0] = true;

    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (int j = 1; j <= v; ++j) {
            if (items[i - 1] <= j) {
                dp[i][j] = dp[i][j - items[i - 1]] || dp[i - 1][j];
            } else {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j];
            }
        }
    }

    return dp[n][v];
}