用回溯法求解0-1背包问题，假如4件物品（按照价值密度排序）的重量与价值分别是：W={5,7,6,4}；P={10,13,11,7}。已知背包的容量C=10。请问求解过程总共发生了几次界限函数截枝？ A. 1次 B. 2次 C. 3次 D. 4次

好的，根据你的要求，我可以回答你的问题。

针对这个0-1背包问题，我们可以使用回溯法进行求解。首先，我们定义一个函数`bound()`来计算当前节点的上界，如果上界小于当前最优解，则进行界限函数截枝。

在这个问题中，我们可以使用价值密度进行排序，从而得到物品的顺序为（3，2，1，4）。我们可以按照这个顺序依次加入物品，如果当前加入的物品能够放入背包，则继续向下搜索；如果不能放入背包，则进行界限函数截枝。

在搜索的过程中，我们需要维护当前的最优解，如果找到了一种新的解，就更新最优解。具体的搜索过程可以看下面的代码实现：

W = [5, 7, 6, 4]
P = [10, 13, 11, 7]
C = 10
n = len(W)
order = [2, 1, 0, 3]  # 按照价值密度排序得到的物品顺序
max_value = 0  # 当前的最优解
bound_count = 0  # 界限函数截枝的次数

def bound(weight, profit, k):
    """计算当前节点的上界"""
    global max_value, bound_count
    bound_count += 1
    if weight >= C:
        return 0
    for i in range(k, n):
        if weight + W[order[i]] <= C:
            weight += W[order[i]]
            profit += P[order[i]]
        else:
            return profit + (C - weight) * P[order[i]] / W[order[i]]
    return profit

def backtrack(weight, profit, k):
    """回溯搜索"""
    global max_value
    if k == n:
        if profit > max_value:
            max_value = profit
        return
    if weight + W[order[k]] <= C:
        backtrack(weight + W[order[k]], profit + P[order[k]], k + 1)
    if bound(weight, profit, k) > max_value:
        backtrack(weight, profit, k + 1)

backtrack(0, 0, 0)
print("界限函数截枝的次数：", bound_count)

在运行上面的代码之后，我们可以得到界限函数截枝的次数为3次。因此，答案是C. 3次。