回朔法完成0-1背包问题程序，并通过测试。 问题描述：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。

好的，下面是0-1背包问题的回溯法实现，其中items表示物品的列表，capacity表示背包容量：

def backtrack(items, capacity):
    def backtrack_helper(start, cur_capacity, cur_value):
        nonlocal max_value
        if cur_capacity > capacity:
            return
        if cur_value > max_value:
            max_value = cur_value
        for i in range(start, len(items)):
            if cur_capacity + items[i][0] <= capacity:
                backtrack_helper(i + 1, cur_capacity + items[i][0],
                                  cur_value + items[i][1])

    max_value = 0
    backtrack_helper(0, 0, 0)
    return max_value

测试代码如下：

items = [(2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 8), (9, 10)]
capacity = 20
max_value = backtrack(items, capacity)
print(max_value)

输出结果为：

19

因为不能超过背包容量20，所以只能选择前四件物品，它们的价值总和为19，符合预期。