利用回溯算法解决最大团问题，把得到的解向量显示在控制台窗口，用C++解决

好的，最大团问题是一个经典的NP完全问题，回溯算法是其常用的解决方法之一。以下是一个用C++实现的回溯算法解决最大团问题的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

const int MAXN = 100;

int n; // 图中顶点数
int a[MAXN][MAXN]; // 图的邻接矩阵
vector<int> cur, ans; // 当前解和最优解

bool dfs(int u) {
    if (u > n) { // 遍历完所有顶点，得到一个解
        ans = cur;
        return true;
    }
    bool flag = true;
    for (int i = 0; i < cur.size(); i++) { // 判断当前顶点u是否与已选顶点构成团
        if (!a[u][cur[i]]) {
            flag = false;
            break;
        }
    }
    if (flag) { // 当前顶点可以加入当前解
        cur.push_back(u);
        if (dfs(u + 1)) return true; // 继续搜索下一个顶点
        cur.pop_back(); // 回溯
    }
    if (n - u + 1 > ans.size()) { // 剪枝：剩余的顶点数大于当前最优解的大小
        if (dfs(u + 1)) return true; // 继续搜索下一个顶点
    }
    return false;
}

int main() {
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            cin >> a[i][j];
        }
    }
    dfs(1);
    cout << "Maximum clique size: " << ans.size() << endl;
    cout << "Clique vertices: ";
    for (int i = 0; i < ans.size(); i++) {
        cout << ans[i] << " ";
    }
    cout << endl;
    return 0;
}

该算法的思路是，对于每个顶点，判断它是否能加入当前解，如果能，则加入当前解并继续搜索下一个顶点；如果不能，则直接跳过该顶点。同时，为了优化搜索效率，使用了一些剪枝策略，例如当剩余的顶点数已经小于当前最优解的大小时，可以直接返回。最终得到的ans即为最大团的顶点集合。