给出下面回答的C++代码2、求上面回溯法求解装载问题的计算时间复杂度？有什么方法可以继续改进算法的时间复 杂度？ 由于bestx可能被更新O(2 n )次，因此该算法的时间复杂度是O(n 2 n )。 改进策略可以有下面两种，均可将算法的时间复杂度降为O(2 n )： （1） 首先运行只计算最优值的算法，计算出最优装载量W，所耗时间O(2n )。然后 再将算法Trace中的bestw置为W后运行，这样在首次到达的叶节点处（即首次 i>n时）终止算法，返回的bestx即为最优解。 （2） 另一种策略是在算法中动态的更新bestx。在第i层的当前结点处，当前最优解 由x[j]，1≤j<i和best[j]，i≤j≤n所组成。每当算法回溯一层时，将x[i]存入 bestx[i]。

以下是C++代码实现：

#include<iostream>
using namespace std;

const int maxn = 30;

int n, W, w[maxn], c[maxn], ans = 0; // ans记录最大价值
bool bestx[maxn], x[maxn]; // x记录当前解，bestx记录最优解
int cw = 0, cc = 0; // cw记录当前重量，cc记录当前价值

void dfs(int i) {
    if(i > n) { // 到达叶节点
        if(cc > ans) { // 更新最优解
            ans = cc;
            for(int j = 1; j <= n; j++)
                bestx[j] = x[j];
        }
        return;
    }
    if(cw + w[i] <= W) { // 左子树
        x[i] = true;
        cw += w[i];
        cc += c[i];
        dfs(i + 1);
        cw -= w[i];
        cc -= c[i];
    }
    if(bound(i + 1) > ans) { // 右子树
        x[i] = false;
        dfs(i + 1);
    }
}

int bound(int i) { // 计算上界
    int leftw = W - cw; // 剩余空间
    int b = cc;
    while(i <= n && w[i] <= leftw) { // 能装满则装满
        leftw -= w[i];
        b += c[i];
        i++;
    }
    if(i <= n) b += c[i] * leftw / w[i]; // 不能装满则装部分
    return b;
}

int main() {
    cin >> n >> W;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        cin >> w[i] >> c[i];
    dfs(1);
    cout << ans << endl;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        cout << bestx[i] << " ";
    cout << endl;
    return 0;
}

算法的时间复杂度是O(2^n)。

可以尝试以下几种方法改进算法的时间复杂度：

1. 剪枝优化：在搜索过程中，可以使用一些剪枝策略，如可行性剪枝、最优性剪枝等，减少搜索空间，提高算法效率；
2. 启发式搜索：对于大规模问题，可以使用启发式搜索算法，如遗传算法、模拟退火算法等，从局部最优解出发，寻求更好的解决方案；
3. 分支限界法：与回溯法类似，但是在搜索过程中，会根据当前解的上下界来选择下一个搜索节点，减少无效搜索。