回溯法解决01背包问题的c++伪代码

回溯法通常不直接用于0/1背包问题的求解，因为0/1背包问题可以通过动态规划（如上述代码所示）有效地解决。然而，如果要演示基于回溯的方法来模拟决策过程，可以考虑一种更一般化的物品选择策略。请注意，这种方法效率较低，实际应用时很少采用。

// 背包问题（01背包，基于回溯法模拟）
#include <iostream>
using namespace std;

// 回溯函数，代表尝试添加当前物品到背包
void backtrack(int n, int capacity, vector<int>& weights, vector<int>& values, int currentWeight, int currentValue, vector<bool>& used) {
    if (currentWeight > capacity || currentWeight == 0) { // 没有更多物品可加，或已达到满载，结束当前路径
        if (currentValue > d[currentWeight]) { // 更新最优解
            d[currentWeight] = currentValue;
        }
        return;
    }

    // 如果当前物品未被选中，尝试添加
    if (!used[currentItem]) {
        used[currentItem] = true;
        backtrack(n, capacity, weights, values, currentWeight + weights[currentItem], currentValue + values[currentItem], used);
        // 如果添加了，再尝试不添加以保留其他可能组合
        used[currentItem] = false;
        backtrack(n, capacity, weights, values, currentWeight, currentValue, used);
    }
}

int main() {
    int v, n;
    cin >> v >> n; // 输入容量和物品数量

    vector<int> w(n), c(n); // 定义权重和价值
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> w[i] >> c[i];
    }

    vector<bool> used(n, false); // 初始化物品标记
    vector<int> d(v + 1, 0); // 存储当前状态下背包的最大价值

    // 开始回溯搜索
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        backtrack(n, v, w, c, 0, 0, used);
    }

    cout << "Optimal value with a capacity of " << v << ": " << d[v] << endl; // 输出最优解
    return 0;
}