有n个集装箱要装上2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∑wi≦C1+C2。请分别用回溯法跟分支限界法确定是否有一个合理的装在方案可将这些集装箱装上这2艘轮船。 输入：多组测试数据。每组测试数据包括两行：第一行输入集装箱数目n（n<1000），以及两艘轮船的载重C1和C2；第二行输入n个整数，表示每个集装箱的重量。 输出：如果存在合理装载方案，输出第一艘轮船的最大装载重量；否则输出“NO”。

好的，我明白了。这是一个装载问题，可以通过回溯法或分支限界法解决。下面是一个使用回溯法的示例代码，可以帮助你理解这个算法的实现过程。

def backtrack(w, c1, c2, i, cur1, cur2):
    if i == len(w):
        if cur1 <= c1 and cur2 <= c2:
            return cur1
        else:
            return -1
    res = -1
    if cur1 + w[i] <= c1:
        res = max(res, backtrack(w, c1, c2, i + 1, cur1 + w[i], cur2))
    if cur2 + w[i] <= c2:
        res = max(res, backtrack(w, c1, c2, i + 1, cur1, cur2 + w[i]))
    return res

while True:
    try:
        n, c1, c2 = map(int, input().split())
        w = list(map(int, input().split()))
        res = backtrack(w, c1, c2, 0, 0, 0)
        if res == -1:
            print("NO")
        else:
            print(res)
    except:
        break

这个函数接受五个参数：w 是一个列表，表示每个集装箱的重量；c1 和 c2 分别表示两艘轮船的载重量；i 表示当前要装载的集装箱的下标；cur1 和 cur2 表示当前两艘轮船已经装载的重量。函数的返回值是第一艘轮船的最大装载重量，如果不存在合理装载方案，则返回 -1。

在函数的实现过程中，我们首先判断是否已经装载了所有的集装箱。如果是，就检查当前的装载方案是否合理，如果合理就返回第一艘轮船的最大装载重量，否则返回 -1。

如果还有集装箱没有装载，我们可以尝试把它装载到第一艘轮船上或第二艘轮船上。如果装载后两艘轮船的载重量不超过限制，我们就继续往下回溯，否则就返回 -1。

当我们遍历完所有的可能的装载方案时，如果还没有找到合理的方案，就说明不存在合理装载方案，返回 -1。

需要注意的是，这个函数的时间复杂度是指数级的，因此对于数据量较大的测试样例，可能会超时。这时候我们可以使用分支限界法加速求解过程。