利用回溯法来设计并实现装载问题，数据自拟，给出c语言代码

装载问题是一个经典的NP完全问题，它是一个组合优化问题。假设有一批集装箱要装入两艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量为wi，且全部集装箱的总重量小于等于c1+c2，如何将集装箱分配到两艘轮船上，使得两艘轮船的载重量尽可能平衡？

回溯法是一种解决组合优化问题的通用方法。在装载问题中，我们可以采用回溯法来设计并实现算法。具体思路如下：

1. 从第一个集装箱开始逐个考虑，对于每个集装箱，有两种选择：装入第一艘轮船或装入第二艘轮船。
2. 对于每种选择，进行递归搜索，直到所有集装箱都被考虑过。
3. 在递归搜索的过程中，需要记录当前已经装入的两艘轮船的载重量，以及当前还没有被考虑的集装箱的序号。
4. 如果当前载重量已经超过了两艘轮船的最大载重量，则回溯到上一个状态，尝试其他选择。
5. 如果所有集装箱都被考虑过，则记录当前的载重平衡度，并更新最优解。

下面是基于上述思路的C语言代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

#define MAX_N 100

int n; // 集装箱数量
int w[MAX_N]; // 集装箱重量
int c1, c2; // 两艘轮船的最大载重量
int best_balance; // 最优解的平衡度
int current_balance; // 当前状态的平衡度
bool used[MAX_N]; // 记录每个集装箱是否已经被考虑过

// 回溯搜索函数
void backtrack(int box, int load1, int load2) {
    if (box == n) { // 所有集装箱都已经考虑过
        int balance = abs(load1 - load2); // 当前状态的平衡度
        if (balance < best_balance) { // 更新最优解
            best_balance = balance;
        }
        return;
    }
    // 装入第一艘轮船
    if (load1 + w[box] <= c1) {
        current_balance = abs((load1 + w[box]) - load2);
        if (current_balance < best_balance) { // 只有当前状态的平衡度小于最优解时才继续搜索
            backtrack(box + 1, load1 + w[box], load2);
        }
    }
    // 装入第二艘轮船
    if (load2 + w[box] <= c2) {
        current_balance = abs(load1 - (load2 + w[box]));
        if (current_balance < best_balance) { // 只有当前状态的平衡度小于最优解时才继续搜索
            backtrack(box + 1, load1, load2 + w[box]);
        }
    }
    // 不装入任何一艘轮船
    if (current_balance < best_balance) { // 只有当前状态的平衡度小于最优解时才继续搜索
        backtrack(box + 1, load1, load2);
    }
}

int main() {
    // 初始化数据
    n = 5;
    w[0] = 10; w[1] = 20; w[2] = 30; w[3] = 40; w[4] = 50;
    c1 = 100; c2 = 100;
    best_balance = c1 + c2;

    // 开始搜索
    backtrack(0, 0, 0);

    // 输出结果
    printf("Best balance: %d\n", best_balance);

    return 0;
}