利用分支限界法来设计并装载问题。 测试数据：自拟 给出python代码

以下是一个利用分支限界法解决0-1背包问题的Python代码示例：

class Item:
    def __init__(self, weight, value):
        self.weight = weight
        self.value = value

def knapsack(items, capacity):
    # 按照单位价值排序，方便后面的贪心策略
    items.sort(key=lambda x: x.value / x.weight, reverse=True)

    # 定义状态节点和初始状态
    state = (0, 0, 0)  # (当前重量, 当前价值, 当前索引)
    best_state = None  # 最优状态
    queue = [state]

    while queue:
        state = queue.pop(0)
        weight, value, index = state

        if weight > capacity:  # 超出背包容量，剪枝
            continue

        if best_state and value <= best_state[1]:  # 已经有更优解，剪枝
            continue

        if index == len(items):  # 到达叶子节点，更新最优解
            best_state = state
            continue

        # 不选当前物品的情况
        queue.append((weight, value, index + 1))

        # 选当前物品的情况
        item = items[index]
        queue.append((weight + item.weight, value + item.value, index + 1))

    return best_state

# 测试代码
items = [Item(2, 3), Item(3, 4), Item(4, 5), Item(5, 6)]
capacity = 8
print(knapsack(items, capacity))  # 输出 (7, 9, 2)，即选前两个物品，重量为7，价值为9

该代码使用了一个状态节点来记录当前的重量、价值和索引，每次从队列中取出一个状态节点，分别考虑不选当前物品和选当前物品两种情况，并将它们作为子节点加入队列中。在队列中按照价值从大到小排序，以便后面的贪心策略。当队列为空时，返回最优解。