如何用C++编写一个实现背包问题（LintCode92★★）。在n个物品中挑选若干物品装入背包，最多能装多满？假设背包的大小为m，每个物品的大小为Ai（每个物品只能选择一次），不可以将物品进行切割。 例如，A={3，4，8，5}，m=10，答案是9。

要使用C++编写一个解决方案来解决背包问题（也称为0-1背包问题），我们可以使用动态规划的方法。这个问题可以通过创建一个二维数组`dp`来存储从物品0到物品`i`的最大容量，以及背包容量从0到当前剩余容量`j`所能达到的最大价值。

以下是一个简单的C++代码实现：

#include <vector>
using namespace std;

int knapsack(int W, vector<int>& wt, vector<int>& val, int n) {
    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(W + 1, 0)); // 初始化动态规划数组

    for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 遍历所有物品
        for (int w = 1; w <= W; ++w) { // 遍历所有可能的背包容量
            if (wt[i - 1] <= w) { // 如果物品i可以放入背包
                dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], dp[i - 1][w - wt[i - 1]] + val[i - 1]); // 更新最大价值
            } else {
                dp[i][w] = dp[i - 1][w]; // 如果物品i太大无法放入，直接使用不包含它的状态
            }
        }
    }

    return dp[n][W]; // 返回最大价值
}

int main() {
    vector<int> A = {3, 4, 8, 5};
    int m = 10;
    cout << "The maximum value that can be carried in the knapsack is: " << knapsack(m, A, A.begin(), A.size()) << endl;
    return 0;
}

在这个代码中，`knapsack`函数接收背包的大小`W`、物品的重量向量`wt`、价值向量`val`以及物品的数量`n`作为参数。内部的双层循环分别遍历物品和背包容量，根据每个物品是否能放入背包更新最大价值。