用C++实现以下编程某篮球联盟要组建一支新球队，该队需要在自由市场上签约球员。每个球员有自己的战力指数与薪资报价。球队按联盟要求会有薪金总额限制，需要在薪金总额限制下签约若干球员，使球队总体战力最大。 假设可签约的备选球员编号为1,2，…,n；需要从中签约m位球员；每位球员的战力为power,薪资报价为cost；球队薪金总额为FinalTotalCost，最终的总战力MaxTotalPower。 选择合适的算法，针对本问题进行算法设计与编程实现。程序结果请输出“（球员编号，薪资，战力指数）”的三元组序列、球队实际薪金总额T和球队总战力。

好的，这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划算法求解。具体实现如下：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Player {
    int id;
    int power;
    int cost;
};

bool cmp(const Player& p1, const Player& p2) {
    return p1.cost < p2.cost;
}

int main() {
    int n, m, totalCost;
    cin >> n >> m >> totalCost;
    vector<Player> players(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        players[i].id = i + 1;
        cin >> players[i].power >> players[i].cost;
    }
    sort(players.begin(), players.end(), cmp);

    vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(totalCost + 1, 0));
    vector<vector<vector<int>>> path(m + 1, vector<vector<int>>(totalCost + 1));
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = m; j > 0; j--) {
            for (int k = totalCost; k >= players[i-1].cost; k--) {
                if (dp[j][k] < dp[j-1][k-players[i-1].cost] + players[i-1].power) {
                    dp[j][k] = dp[j-1][k-players[i-1].cost] + players[i-1].power;
                    path[j][k] = path[j-1][k-players[i-1].cost];
                    path[j][k].push_back(i);
                }
            }
        }
    }

    int maxPower = dp[m][totalCost];
    cout << "球员编号,薪资,战力指数" << endl;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        cout << "(" << players[path[m][totalCost][i]-1].id << ","
             << players[path[m][totalCost][i]-1].cost << ","
             << players[path[m][totalCost][i]-1].power << ")" << endl;
    }
    cout << "球队实际薪金总额：" << totalCost - dp[m][totalCost] << endl;
    cout << "球队总战力：" << maxPower << endl;

    return 0;
}

我们首先读入球员数量 $n$、需要签约的球员数量 $m$、球队薪金总额 $totalCost$，然后读入每个球员的战力和薪资报价并存入一个结构体数组中。为了方便后续处理，我们将球员按照薪资报价从小到大排序。

接下来我们使用一个二维数组 $dp$ 来记录状态，其中 $dp[i][j]$ 表示签约 $i$ 个球员，薪金总额为 $j$ 时的最大总战力。我们使用一个三维数组 $path$ 来记录最优解的具体方案，其中 $path[i][j]$ 表示签约 $i$ 个球员，薪金总额为 $j$ 时的最优方案，是一个存放球员编号的向量。

最后，我们输出最优方案和球队实际薪金总额、球队总战力即可。