假设有4个物品，他们的重量为2，2，6，4价值为6，3，5，6背包容量为10用回溯发求解

好的，那么我们可以先定义一个背包问题的解决函数，使用回溯法进行求解：

def knapsack_backtracking(capacity, weights, values):
    n = len(weights)
    max_value = float('-inf')  # 初始化最大价值为负无穷
    current_weight, current_value = 0, 0  # 初始化当前重量和当前价值为0

    def backtrack(i):
        nonlocal max_value, current_weight, current_value
        # 如果已经遍历过所有物品，更新最大价值
        if i == n:
            max_value = max(max_value, current_value)
            return
        # 如果当前物品的重量加上背包中已有物品的重量小于等于背包容量，可以选择放入背包
        if current_weight + weights[i] <= capacity:
            current_weight += weights[i]
            current_value += values[i]
            backtrack(i+1)
            # 回溯，不放入当前物品
            current_weight -= weights[i]
            current_value -= values[i]
        # 回溯，不放入当前物品
        backtrack(i+1)

    # 从第一个物品开始遍历
    backtrack(0)
    return max_value

使用给定的数据进行测试：

weights = [2, 2, 6, 4]
values = [6, 3, 5, 6]
capacity = 10
max_value = knapsack_backtracking(capacity, weights, values)
print(max_value)  # 输出最大价值

输出结果为：

15

因此，在背包容量为10的情况下，最大价值为15。