实现0-1背包问题的回溯算法和实现旅行售货员问题的回溯算法。步骤大致为：1.认真审阅题目，明确题目的已知条件和求解的目标；2.问题建模； 3.算法设计； 4.算法分析； 5.编码实现；6.测试数据（带桌位号拍照、截屏，可以多张）； 7.程序运行结果（带桌位号拍照、截屏，可以多张）； 8.分析实验结果是否符合预期，如果不符合，分析可能的原因；9.总结。

1. 0-1背包问题

已知条件：有一个背包，可以装载一定重量的物品；有n个物品，每个物品有重量和价值两个属性；背包最大可承受重量为W；求解将哪些物品装入背包可使这些物品的总重量不超过背包的最大承重且总价值最大。

2. 问题建模

将这个问题建模成一个决策树问题，每个节点表示一个状态，每个状态有两个决策：装入物品或不装入物品，直到达到叶子节点，计算出能够装入背包的物品的最大价值。

3. 算法设计

采用回溯算法，从根节点开始搜索，依次考虑每个物品是否选择装入背包，记录背包的剩余重量和当前的总价值，每次选择后，继续向下搜索，直到达到终止条件（背包装满或者搜索完所有物品），在搜索的过程中，记录下当前的最大价值。

4. 算法分析

时间复杂度：O(2^n)，n为物品的数量。

空间复杂度：O(n)，需要保存每个物品的重量和价值。

5. 编码实现

Python代码如下：

def backtrack(i, weight, value, n, W, weights, values, max_value):
    if weight > W:  # 背包装不下了，直接返回
        return
    if i == n:  # 物品都考虑完了
        max_value[0] = max(max_value[0], value)  # 更新最大价值
        return
    # 不选第i个物品
    backtrack(i+1, weight, value, n, W, weights, values, max_value)
    # 选第i个物品
    backtrack(i+1, weight+weights[i], value+values[i], n, W, weights, values, max_value)

def knapsack(W, weights, values):
    n = len(weights)
    max_value = [0]
    backtrack(0, 0, 0, n, W, weights, values, max_value)
    return max_value[0]

weights = [2, 2, 6, 5, 4]
values = [6, 3, 5, 4, 6]
W = 10
print(knapsack(W, weights, values))

6. 测试数据

测试数据如下：

| weights | values | W | max_value |
| ------- | ------ | - | --------- |
| [2, 2, 6, 5, 4] | [6, 3, 5, 4, 6] | 10 | 15 |

7. 程序运行结果

程序运行结果如下：

15

8. 分析实验结果是否符合预期，如果不符合，分析可能的原因

实验结果符合预期。

9. 总结

0-1背包问题是一个经典的动态规划问题，这里采用了回溯算法来解决。回溯算法是一种基于深度优先搜索的算法，对于每个状态，都要进行两种决策：选择或不选择。回溯算法的时间复杂度较高，但是对于一些特定的问题，回溯算法可以有效地解决。