C++求解集装箱问题。有n个集装箱要装上一般载重量为W的轮船， 其中集装箱i（1si将尽可能重的集装箱装上轮船，当总重量相同时要求选取的集装箱 个数尽可能少。

这是一个经典的0/1背包问题，可以使用动态规划来解决。

首先定义一个二维数组dp[i][j]，表示前i个集装箱，装载容量为j的情况下所选取的集装箱个数的最小值。

初始化时，当j=0时，dp[i][0]=0；当i=0时，dp[0][j]=0。

接下来考虑状态转移方程，对于第i个集装箱有两种选择：选或不选。

如果选第i个集装箱，则dp[i][j]=dp[i-1][j-w[i]]+1；其中w[i]表示第i个集装箱的重量。

如果不选第i个集装箱，则dp[i][j]=dp[i-1][j]。

因此，状态转移方程为：dp[i][j]=min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]]+1)。

最终答案为dp[n][W]。

以下是C++代码实现：

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

const int N = 105, INF = 0x3f3f3f3f;
int n, W;
int w[N];
int dp[N][N * N];

int main()
{
    cin >> n >> W;
    for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> w[i];

    memset(dp, INF, sizeof dp);
    dp[0][0] = 0;

    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        for (int j = 0; j <= N * N; j++)
        {
            dp[i][j] = dp[i - 1][j];
            if (j >= w[i]) dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i - 1][j - w[i]] + 1);
        }
    }

    int ans = 0;
    for (int j = 0; j <= N * N; j++)
        if (dp[n][j] <= W) ans = j;

    cout << ans << endl;

    return 0;
}