题目大意：
有一个天平，天平左右两边各有若干个钩子，总共有C个钩子，有G个钩码，求将钩码全部挂到钩子上使天平平衡的方法的总数。
其中可以把天枰看做一个以x轴0点作为平衡点的横轴
输入：
2 4 //C 钩子数 与 G钩码数
-2 3 //负数：左边的钩子距离天平中央的距离；正数：右边的钩子距离天平中央的距离c[k]
3 4 5 8 //G个重物的质量w[i]
dp思路：
每向天平中方一个重物，天平的状态就会改变，而这个状态可以由若干前一状态获得。
首先定义一个平衡度j的概念
当平衡度j=0时，说明天枰达到平衡，j>0，说明天枰倾向右边（x轴右半轴），j<0则相反
那么此时可以把平衡度j看做为衡量当前天枰状态的一个值
因此可以定义一个 状态数组dp[i][j]，意为在挂满前i个钩码时，平衡度为j的挂法的数量。
由于距离c[i]的范围是-15~15，钩码重量的范围是1~25，钩码数量最大是20
因此最极端的平衡度是所有物体都挂在最远端，因此平衡度最大值为j=15*20*25=7500。原则上就应该有dp[
1~20 ][-7500 ~ 7500 ]。
因此为了不让下标出现负数，做一个处理，使使得数组开为
dp[1~20][0~15000]，则当j=7500时天枰为平衡状态
那么每次挂上一个钩码后，对平衡状态的影响因素就是每个钩码的 力臂
力臂=重量 *臂长 = w[i]*c[k]
那么若在挂上第i个砝码之前，天枰的平衡度为j
(换言之把前i-1个钩码全部挂上天枰后，天枰的平衡度为j)
则挂上第i个钩码后，即把前i个钩码全部挂上天枰后，天枰的平衡度 j=j+ w[i]*c[k]
其中c[k]为天枰上钩子的位置，代表第i个钩码挂在不同位置会产生不同的平衡度
不难想到，假设 dp[i-1][j] 的值已知，设dp[i-1][j]=num
（即已知把前i-1个钩码全部挂上天枰后得到状态j的方法有num次）
dp[i-1][j] = num
(即以此为前提，在第k个钩子挂上第i个钩码后，得到状态j+ w[i]*c[k]的方法也为num次)
想到这里，利用递归思想，不难得出 状态方程dp[i][ j+ w[i]*c[k] ]=
∑（dp[i-1][j]）
有些前辈推导方式稍微有点不同，得到的 状态方程为dp[i][j] =∑(dp[i - 1][j - c[i] *
w[i]])
其实两条方程是等价的，这个可以简单验证出来，而且若首先推导到第二条方程，也必须转化为第一条方程，这是为了避免下标出现负数
结论：
最终转化为01背包问题
状态方程dp[i][ j+ w[i]*c[k] ]= ∑（dp[i-1][j]）
初始化：dp[0][7500] = 1;
//不挂任何重物时天枰平衡，此为一个方法
复杂度O(C*G*15000)
#include<iostream>
using namespace std;
int dp[21][15001]; //状态数组dp[i][j]
//放入（挂上）前i个物品（钩码）后，达到j状态的方法数
int main()
{
n;
g;
c[21];
w[21];
i,j,k;
cin>>n>>g;
i<=n; i++)
cin>>c[i];
i<=g; i++)
cin>>w[i];
memset(dp,0,sizeof(dp));
dp[0][7500]=1;
//7500为天枰达到平衡状态时的平衡度
//放入前0个物品后，天枰达到平衡状态7500的方法有1个，就是不挂钩码
i<=g; i++)
for(j=0; j<=15000; j++)
if(dp[i-1][j])
//优化，当放入i-1个物品时状态j已经出现且被统计过方法数，
//则直接使用统计结果
//否则忽略当前状态j
for(k=1; k<=n; k++)
dp[i][ j+w[i]*c[k] ] += dp[i-1][j]; //状态方程
cout<<dp[g][7500]<<endl;
0;
}