回溯法求解装载问题python代码

装载问题是一个经典的组合优化问题，回溯法是一种求解这类问题的常见方法。下面是一个使用回溯法求解装载问题的Python代码：

def loading(w, c, k):
    """
    回溯法求解装载问题
    :param w: 物品重量列表
    :param c: 载重量
    :param k: 当前考虑第k个物品
    :return: 最大装载量
    """
    # 如果已经考虑完所有物品，返回当前已装载的重量
    if k == len(w):
        return sum(w)
    # 如果当前已装载的重量加上剩余物品的最大重量仍小于载重量，则放弃当前分支
    if sum(w[k:]) + sum(w[:k]) <= c:
        return sum(w)
    # 不装载第k个物品
    max_weight = loading(w, c, k+1)
    # 装载第k个物品
    if w[k] <= c:
        w[k], w[-1] = w[-1], w[k]  # 将第k个物品放到最后，方便回溯时恢复原状态
        weight = loading(w[:-1], c-w[k], k)
        max_weight = max(max_weight, weight)
        w[k], w[-1] = w[-1], w[k]  # 回溯，恢复原状态
    return max_weight

该函数的参数`w`是一个包含所有物品重量的列表，`c`是载重量，`k`表示当前考虑第几个物品。函数首先判断是否已经考虑完所有物品，如果是则返回当前已装载的重量；否则，如果当前已装载的重量加上剩余物品的最大重量仍小于载重量，则放弃当前分支。接下来，函数分别考虑不装载第k个物品和装载第k个物品两种情况。如果不装载第k个物品，则直接递归到下一层；如果装载第k个物品，则将其从列表中删除，并更新当前载重量，然后递归到下一层。在递归结束后，需要将第k个物品恢复到原来的位置，以便回溯到上一层。最终返回最大装载量。

下面是一个使用装载问题求解函数的示例：

w = [5, 6, 7, 8, 9, 10]
c = 20
print(loading(w, c, 0))

输出结果为`22`，表示最大装载量为22。