有一个载重为10的背包，现有4类物品，每类物品的重量分别为 (Wo,WI,W2,W3)=（2，3，4，7） 它们的价值分别为(P0，P1，P2，P3)=(1，3，5，9)。试问如何装载能够使背包容纳物品的价值最大。用C++来编写一个程序

这是一个经典的动态规划问题，可以使用0-1背包算法来解决。在0-1背包问题中，我们需要确定每个物品是否放入背包，并找到最优解以最大化背包内的总价值。以下是使用C++编写的简单程序：

#include <iostream>
#include <vector>

int knapSack(int W, std::vector<int>& wt, std::vector<int>& val, int n) {
    std::vector<std::vector<int>> dp(n + 1, std::vector<int>(W + 1, 0));

    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (int w = 1; w <= W; ++w) {
            if (wt[i - 1][w], dp[i - 1][w - wt[i - 1]] + val[i - 1]);
            } else {
                dp[i][w] = dp[i - 1][w];
            }
        }
    }

    return dp[n][W];
}

int main() {
    int capacity = 10;
    std::vector<int> weights = {2, 3, 4, 7};
    std::vector<int> values = {1, 3, 5, 9};
    int num_items = weights.size();

    int max_value = knapSack(capacity, weights, values, num_items);
    std::cout << "Maximize value in the backpack: " << max_value << std::endl;

    // 输出最优物品选择，这需要回溯dp数组并记录选择过程，这里简化了代码，实际项目中需增加回溯部分
    std::cout << "Items included: ";
    for (int i = num_items; i > 0 && dp[num_items][capacity] != dp[num_items - 1][capacity]; --i) {
        if (dp[num_items][capacity] == dp[num_items - 1][capacity - weights[i - 1]] + values[i - 1]) {
            std::cout << "(" << weights[i - 1] << "," << values[i - 1] << ") ";
            capacity -= weights[i - 1];
        }
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

这个程序首先初始化一个二维动态规划数组`dp`，然后通过两层循环遍历所有可能的组合，计算出每个状态下的最大价值。主函数中输出最大价值以及对应的物品选择。

请注意，此代码仅用于演示，实际应用中可能需要添加更多的错误检查和优化处理。