0-1背包问题回溯法的伪代码

0-1背包问题是一种经典的动态规划问题，但也可以使用回溯法来解决。以下是回溯法解决0-1背包问题的一个简单伪代码示例：

function backtracking(Bag, items, capacity, current_weight = 0, current_index = 0):
    if current_weight > capacity: // 当前重量超过背包容量，回溯
        return

    if current_index == len(items): // 所有物品都已考虑，添加当前重量到最优解
        solutions[best_solution_index] = current_weight
        best_solution_index = min(best_solution_index, current_weight)
    else:
        // 尝试包含当前物品
        backtracking(Bag, items, capacity, current_weight + items[current_index].weight, current_index + 1)
        
        // 不包含当前物品，继续下一件
        backtracking(Bag, items, capacity, current_weight, current_index + 1)

# 初始化
items = [item1, item2, ...] // 包含每个物品的重量和价值
capacity = ... // 背包容量
solutions = [] // 存储所有可能的解
best_solution_index = 0 // 初始化最佳解为0

backtracking(Bag, items, capacity)

这个伪代码首先检查当前总重量是否超过背包容量，如果超过则回溯。如果所有物品都考虑完了，将当前重量加入解决方案列表，并更新最优解。在遍历物品时，会尝试两种情况：包含当前物品和不包含。回溯法的核心在于递归地探索所有可能性，直到找到所有满足条件的解。