小明这学期有n门课程，他计划最多花m天学习。根据他在不同课程上花费的天数，他将获得不同的价值，求如何安排n门课程的m天可使价值最大化(c++)

这是一个经典的线性规划问题，可以使用动态规划或贪心算法来解决。这里提供一种简单的思路：

1. 首先，创建一个二维数组dp[i][j]，其中dp[i][j]表示前i门课程在j天内可以获得的最大价值。初始化dp[0][0]为0，因为没有课程时价值为0。

2. 然后遍历所有课程，对于每门课程k，从第1天到第m天，分别计算选择这门课后的最大价值，即dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - 1][j] + value[k])，其中value[k]是课程k的价值，如果剩余时间足够，可以选择这门课。

3. 最终，dp[n][m]就是n门课程在m天内的最大价值。

4. 为了获取具体的最优课程安排，可以在动态规划过程中记录下每一步决策（哪些课程、在哪一天选择），以便于回溯。

#include <iostream>
#include <vector>

int maxValue(std::vector<int>& values, int n, int m) {
    int dp[n + 1][m + 1];
    for (int i = 0; i <= n; ++i) {
        dp[i][0] = 0;
    }
    for (int j = 1; j <= m; ++j) {
        dp[0][j] = INT_MIN; // 初始化为负极大值防止溢出
    }

    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (int j = 1; j <= m; ++j) {
            dp[i][j] = dp[i - 1][j];
            if (j >= values[i - 1]) { // 如果当天有足够的时间学习
                dp[i][j] = std::max(dp[i][j], dp[i - 1][j - values[i - 1]] + values[i - 1]);
            }
        }
    }

    return dp[n][m];
}

int main() {
    std::vector<int> values = {1, 2, 3}; // 课程价值列表
    int n = values.size(); // 课程数
    int m = 5; // 可用天数
    int max_value = maxValue(values, n, m);
    std::cout << "最大价值为: " << max_value << std::endl;

    // 回溯过程可以在此处添加，以找到具体的课程分配方案
    return 0;
}