假设有4个物品，他们的重量为2，2，6，4价值为6，3，5，6背包容量为10 用回溯发求解

这道题可以使用回溯法求解，具体步骤如下：

1. 定义一个全局变量max_value，用来记录背包能够装下的物品的最大总价值，初始值为0。

2. 定义一个局部变量cur_value，用来记录当前已经装进背包的物品的总价值，初始值为0。

3. 定义一个局部变量cur_weight，用来记录当前已经装进背包的物品的总重量，初始值为0。

4. 定义一个局部变量used，用来记录当前已经装进背包的物品的使用情况，初始值为[0, 0, 0, 0]，表示所有物品都没有被使用过。

5. 定义一个回溯函数backtrack(i)，其中i表示当前要考虑的物品的下标，初始值为0。

6. 在回溯函数中，首先判断是否已经考虑完了所有物品，如果是，则比较当前的总价值和max_value的大小，更新max_value的值。

7. 如果还有物品没有考虑，依次考虑这些物品。对于每个物品，如果它的重量加上当前背包中的重量不超过背包容量，则可以考虑将它放进背包中。在放进背包之前，将它的使用情况改为1，并且更新当前的总价值和总重量。然后递归调用backtrack(i+1)。递归调用返回后，需要将它的使用情况改为0，并且将当前的总价值和总重量恢复到递归调用前的状态。

8. 如果当前物品不能放进背包中，直接递归调用backtrack(i+1)。

9. 回溯函数返回后，max_value就是背包能够装下的物品的最大总价值。

下面是使用 Python 实现的代码：

max_value = 0
cur_value = 0
cur_weight = 0
used = [0, 0, 0, 0]
items = [(2, 6), (2, 3), (6, 5), (4, 6)]
capacity = 10

def backtrack(i):
    global max_value, cur_value, cur_weight, used
    if i == len(items):
        if cur_value > max_value:
            max_value = cur_value
        return
    if cur_weight + items[i][0] <= capacity:
        used[i] = 1
        cur_value += items[i][1]
        cur_weight += items[i][0]
        backtrack(i + 1)
        cur_weight -= items[i][0]
        cur_value -= items[i][1]
        used[i] = 0
    backtrack(i + 1)

backtrack(0)
print(max_value)

输出结果为：15，表示背包能够装下的物品的最大总价值为15。