假设有3个物品，0-1背包问题，用回溯法设计c++代码

下面是使用回溯法解决0-1背包问题的C++代码，该代码可以处理3个物品的情况，你可以根据自己的需求进行修改：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

class Knapsack {
public:
    // 构造函数
    Knapsack(int c, vector<int>& w, vector<int>& v) {
        capacity = c;
        weights = w;
        values = v;
        items = vector<int>(weights.size(), 0);
    }

    // 求解最大价值
    int solve() {
        backtrack(0, 0, 0);
        return max_value;
    }

private:
    int capacity; // 背包容量
    vector<int> weights; // 物品重量
    vector<int> values; // 物品价值
    vector<int> items; // 背包中物品的选择情况
    int max_value = 0; // 最大价值

    // 回溯函数
    void backtrack(int index, int weight, int value) {
        if (index == weights.size()) { // 所有的物品都已经考虑过了
            if (value > max_value) { // 更新最大价值
                max_value = value;
            }
            return;
        }
        if (weight + weights[index] <= capacity) { // 选择当前物品放入背包
            items[index] = 1; // 标记当前物品已经被选择
            backtrack(index + 1, weight + weights[index], value + values[index]);
            items[index] = 0; // 恢复当前物品未被选择
        }
        backtrack(index + 1, weight, value); // 不选择当前物品放入背包
    }
};

int main() {
    int capacity = 50; // 背包容量
    vector<int> weights = {10, 20, 30}; // 物品重量
    vector<int> values = {60, 100, 120}; // 物品价值
    Knapsack knapsack(capacity, weights, values);
    int max_value = knapsack.solve();
    cout << "The maximum value is: " << max_value << endl;
    return 0;
}

这段代码定义了一个Knapsack类，通过回溯法求解0-1背包问题。程序的主要思路是，对于每一个物品，都有两种选择：将其放入背包或不放入背包。在回溯过程中，根据当前背包的重量和价值，以及物品的重量和价值，来判断是否将当前物品放入背包中。如果物品放入背包，就将它的重量和价值加入当前背包的重量和价值中；如果不放入背包，就不做任何操作。最后，程序输出最大价值。

需要注意的是，回溯法是一种暴力搜索方法，时间复杂度很高。对于更大的物品数量和背包容量，该算法可能不适用，需要使用其他更高效的算法，比如动态规划。