Problem p02315 (C++)

Buggy submission (status: Runtime Error):
/**
 * @brief  0-1ナップサック問題(0-1 knapsack problem)は次の問題である
 *
 *         泥棒がある店に盗みに入ってn個の品物を見つけた.
 * i番目の品物はviドルの価値があり、重さはwiポンドである
 *         ただし、viとwiは整数である.
 * 彼はできるだけ高価な品物を盗りたいが、彼のナップサックでは高々Wポンド(Wは整数)の荷物しか運べない
 *
 *         各品物は盗るか残すかのどちらかなので、この問題は0-1ナップサック問題と呼ばれる
 *         この泥棒は品物の一部だけを盗ったり、同じものを複数回盗ることはできない
 *
 * @note
 * n個の各品物について、「盗る」か「残す」かの組み合わせをすべて調べるアルゴリズムの計算効率はΟ(2^n)となってしまい、　
 *         大きな入力nに対して解くことができないが、品物の大きさw,
 * ナップサックの大きさWがともに整数であれば、
 *         0-1ナップサック問題は動的計画法によりΟ(nW)の計算効率で厳密解を求めることができる
 *
 * @note   次のような変数を用意する
 *
 *           v[n+1]       i番目の品物の価値が記録されている1次元配列
 *           w[n+1]       i番目の品物の重さが記録されている1次元配列
 *           C[n+1][W+1]
 * i個目までの品物を考慮して大きさjのナップサックに入れる場合の価値の合計の最大値をC[i][j]とする2次元配列
 *
 *         考慮する品物の数i,
 * 各iにおけるナップサックの重さjを増やしていき、C[i][j]を変更していく.
 * C[i][j]の値は、
 *
 *           1. C[i - 1][j - 品物iの重さ] + 品物iの価値
 *           2. C[i - 1][j]
 *
 *         の大きい方となる.
 * ここで1.はこの時点で品物iを盗る、2.はこの時点で品物iを残す、という処理に対応する
 *         ただし、1.の場合は、品物iの重さがjを超えない場合に限る
 *
 * @date   2016/05/05
 */

//********************************************************************************
// 必要なヘッダファイルのインクルード
//********************************************************************************

#include <algorithm>
#include <cstdint>
#include <iostream>
#include <vector>

//********************************************************************************
// 型シノニム
//********************************************************************************

using index_t = int;
using value_t = int;
using weight_t = int;

using indices_t = std::vector<index_t>;
using values_t = std::vector<value_t>;
using weights_t = std::vector<weight_t>;

using dptbl_t = std::vector<values_t>;

//********************************************************************************
// 関数の定義
//********************************************************************************

/**
 * @brief  動的計画法を用いて0-1ナップサック問題(0-1 knapsack problem)を解きます
 *
 * @param  const value_t& v i番目の品物の価値が記録されている1次元配列v
 * @param  const value_t& w i番目の品物の重さが記録されている1次元配列w
 * @param  weight_t       W ナップサックに詰めこめる最大の重さW
 */
value_t __01_knapsack__(const values_t &v, const weights_t &w, weight_t W) {
  index_t n = v.size();                 // n = v.length
  dptbl_t C(n + 1, values_t(W + 1, 0)); // Cを(n+1) x (W+1)型の新しい行列とする

  for (index_t i = 1; i <= n; i++) {

    for (weight_t j = 1; j <= W; j++) {

      if (w[i] <= j) {
        C[i][j] = std::max(C[i - 1][j - w[i]] + v[i], C[i - 1][j]);
      } else {
        C[i][j] = C[i - 1][j];
      }
    }
  }

  return C[n][W];
}

//********************************************************************************
// エントリポイント
//********************************************************************************

int main() {
  using namespace std;

  int n, W;
  cin >> n >> W;

  values_t v(n);
  weights_t w(n);

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

  cout << __01_knapsack__(v, w, W) << endl;

  return 0;
}

Fixed submission:
/**
 * @brief  0-1ナップサック問題(0-1 knapsack problem)は次の問題である
 *
 *         泥棒がある店に盗みに入ってn個の品物を見つけた.
 * i番目の品物はviドルの価値があり、重さはwiポンドである
 *         ただし、viとwiは整数である.
 * 彼はできるだけ高価な品物を盗りたいが、彼のナップサックでは高々Wポンド(Wは整数)の荷物しか運べない
 *
 *         各品物は盗るか残すかのどちらかなので、この問題は0-1ナップサック問題と呼ばれる
 *         この泥棒は品物の一部だけを盗ったり、同じものを複数回盗ることはできない
 *
 * @note
 * n個の各品物について、「盗る」か「残す」かの組み合わせをすべて調べるアルゴリズムの計算効率はΟ(2^n)となってしまい、　
 *         大きな入力nに対して解くことができないが、品物の大きさw,
 * ナップサックの大きさWがともに整数であれば、
 *         0-1ナップサック問題は動的計画法によりΟ(nW)の計算効率で厳密解を求めることができる
 *
 * @note   次のような変数を用意する
 *
 *           v[n+1]       i番目の品物の価値が記録されている1次元配列
 *           w[n+1]       i番目の品物の重さが記録されている1次元配列
 *           C[n+1][W+1]
 * i個目までの品物を考慮して大きさjのナップサックに入れる場合の価値の合計の最大値をC[i][j]とする2次元配列
 *
 *         考慮する品物の数i,
 * 各iにおけるナップサックの重さjを増やしていき、C[i][j]を変更していく.
 * C[i][j]の値は、
 *
 *           1. C[i - 1][j - 品物iの重さ] + 品物iの価値
 *           2. C[i - 1][j]
 *
 *         の大きい方となる.
 * ここで1.はこの時点で品物iを盗る、2.はこの時点で品物iを残す、という処理に対応する
 *         ただし、1.の場合は、品物iの重さがjを超えない場合に限る
 *
 * @date   2016/05/05
 */

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// 必要なヘッダファイルのインクルード
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#include <algorithm>
#include <cstdint>
#include <iostream>
#include <vector>

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// 型シノニム
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using index_t = int;
using value_t = int;
using weight_t = int;

using indices_t = std::vector<index_t>;
using values_t = std::vector<value_t>;
using weights_t = std::vector<weight_t>;

using dptbl_t = std::vector<values_t>;

//********************************************************************************
// 関数の定義
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/**
 * @brief  動的計画法を用いて0-1ナップサック問題(0-1 knapsack problem)を解きます
 *
 * @param  const value_t& v i番目の品物の価値が記録されている1次元配列v
 * @param  const value_t& w i番目の品物の重さが記録されている1次元配列w
 * @param  weight_t       W ナップサックに詰めこめる最大の重さW
 */
value_t __01_knapsack__(const values_t &v, const weights_t &w, weight_t W) {
  index_t n = v.size();                 // n = v.length
  dptbl_t C(n + 1, values_t(W + 1, 0)); // Cを(n+1) x (W+1)型の新しい行列とする

  for (index_t i = 1; i <= n; i++) {

    for (weight_t j = 1; j <= W; j++) {

      if (w[i] <= j) {
        C[i][j] = std::max(C[i - 1][j - w[i]] + v[i], C[i - 1][j]);
      } else {
        C[i][j] = C[i - 1][j];
      }
    }
  }

  return C[n][W];
}

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// エントリポイント
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int main() {
  using namespace std;

  int n, W;
  cin >> n >> W;

  values_t v(n + 1);
  weights_t w(n + 1);

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

  cout << __01_knapsack__(v, w, W) << endl;

  return 0;
}