编写C++有n件物品，每件物品的重量为w[]，价值为c[]。现有一个容量为V的背包，问如何选取物品放入背包，使得背包内物品的总价值最大。其中每种物品都只有一件。

这是一个经典的 01 背包问题，可以使用动态规划来解决。具体思路如下：

1. 定义状态：设 dp[i][j] 表示前 i 件物品，背包容量为 j 时的最大价值。

2. 初始化状态：dp[0][j] = 0，dp[i][0] = 0。

3. 状态转移方程：

当 j < w[i] 时，dp[i][j] = dp[i-1][j]，即背包容量不足以放下第 i 件物品，只能选择不放入背包中。

当 j >= w[i] 时，dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + c[i])，即可以选择放入第 i 件物品或不放入第 i 件物品，取两者中的最大值。

4. 最终结果：dp[n][V] 即为所求，其中 n 为物品数量，V 为背包容量。

下面是C++代码实现：

int knapsack(int n, int V, int *w, int *c) {
    int dp[n+1][V+1];
    memset(dp, 0, sizeof(dp));
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= V; j++) {
            if (j < w[i]) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j];
            } else {
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + c[i]);
            }
        }
    }
    return dp[n][V];
}

其中，n 表示物品数量，V 表示背包容量，w 数组存储每件物品的重量，c 数组存储每件物品的价值。函数返回最大价值。