以下是用动态规划算法解决0/1背包问题的伪代码，要求从键盘中输入变量，请用c++语言实现: KnapsackDP(n,p,v,C) 输入：商品数量n，各商品的价值p，各商品的体积v，背包容量C 输出：商品价格的最大值，最优

以下是用C++实现的动态规划算法解决0/1背包问题的伪代码：

#include <iostream>
using namespace std;

int KnapsackDP(int n, int p[], int v[], int C) {
    // 初始化二维数组 dp[n+1][C+1]
    int dp[n + 1][C + 1];
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        for (int j = 0; j <= C; j++) {
            if (i == 0 || j == 0) {
                dp[i][j] = 0;
            } else if (v[i - 1] <= j) { // 当前物品可以装入背包
                dp[i][j] = max(p[i - 1] + dp[i - 1][j - v[i - 1]], dp[i - 1][j]); // 取当前物品价值和剩余空间的组合
            } else { // 当前物品无法装入背包
                dp[i][j] = dp[i - 1][j]; // 只考虑不放这个物品的情况
            }
        }
    }

    // 返回背包中最大价值
    return dp[n][C];
}

int main() {
    int n, C;
    cout << "请输入商品数量: ";
    cin >> n;
    int p[n], v[n];
    cout << "请输入每个商品的价值和体积: ";
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> p[i] >> v[i];
    }
    cout << "请输入背包容量: ";
    cin >> C;

    int maxValue = KnapsackDP(n, p, v, C);
    cout << "背包中商品的最大价值为: " << maxValue << endl;

    return 0;
}

在这个程序中，用户需要手动输入商品的数量、每个商品的价值和体积以及背包的容量。`KnapsackDP` 函数计算了背包能容纳的最大价值，并在 `main` 函数中调用并输出结果。