任务描述 本关任务：编写一个用分支限界法实现装载问题的程序，注意：使用一般队列python

在装载问题中，我们通常是指0-1背包问题或货物装载优化问题，目标是最大化装载物品的总价值，同时不超过容器的容量限制。分支限界法是一种解决这类组合优化问题的有效算法，它通过剪枝减少搜索空间。以下是使用Python实现一般队列（通常用list或collections.deque）和分支限界法的基本步骤：

import heapq

def load_problem(weights, values, capacity):
    # 定义一个元组表示每个物品的价值和重量
    items = [(value, weight) for value, weight in zip(values, weights)]
    
    # 对物品按照单位重量的价值降序排列
    items.sort(key=lambda x: x[0] / x[1], reverse=True)
    
    def branch(node, remaining_capacity):
        if remaining_capacity == 0 or not items:
            return 0
        
        best_value = 0
        # 使用堆来存储当前路径的最大价值和剩余容量
        heap = [(-item[0], item[1]) for item in items]
        heapq.heapify(heap)
        
        while heap:
            (value, weight) = heapq.heappop(heap)
            
            if remaining_capacity >= weight:
                # 如果能装下，考虑是否接受这个物品
                new_remaining_capacity = remaining_capacity - weight
                new_best_value = node + value + branch(None, new_remaining_capacity)
                
                if new_best_value > best_value:
                    best_value = new_best_value
            else:
                # 否则，直接结束这条路径的评估，因为它已经无法增加价值了
                break
                
        return best_value
    
    # 初始状态，所有物品都未装载，剩余容量等于最大容量
    return branch(0, capacity)

# 示例：
weights = [5, 4, 6]
values = [10, 20, 30]
capacity = 8
result = load_problem(weights, values, capacity)
print("最大价值:", result)