算法分析设计：n个物品有重量W={w 1,…,wn}和价值P={p 1,…,pn}, 有一容量为C的背包（其中wi ,p I, CZ+）。如何选择物品装入背包，是装入物品的价值最大？ 要求： 1）编写算法，按单位重量的价值由大到小排序，重新编号。 2）编写算法int InitProfit()求出初始解bestp； 3）编写算法float Bound(int i)求出上界值； 4）编写回溯算法void Backtrack(int t)求出最优解和最优值。 5）实例：n=11, wi随机产生，范围1~20；p i随机产生，范围10~30；C等于所有物品重量和的4/5（取整数）。编写程序，将结果打印到文件（Knapsack.txt）。

好的，这是一个经典的背包问题，我可以帮您回答。以下是算法的实现过程：

1.按单位重量的价值由大到小排序，重新编号。

首先计算出每个物品的单位重量价值，然后按照这个价值从大到小排序，重新编号。

2.求出初始解bestp。

初始解可以是全部物品都不装入背包，此时背包的价值为0。

3.求出上界值。

上界值可以通过贪心算法得到，即将剩余容量装入单位重量价值最高的物品，直到装满或者没有物品可以装为止。如果已经装满了，则上界值就是当前背包的价值。否则，上界值就是当前背包的价值加上剩余容量能够装入的最大价值。

4.求出最优解和最优值。

回溯算法的具体实现过程如下：

1）如果已经搜索完了所有的物品，更新最优解和最优值。

2）否则，如果当前节点的上界值小于最优值，剪枝。

3）否则，分别考虑不装入当前物品和装入当前物品两种情况，分别递归搜索。

5.实例化：

具体实例请参考代码实现。

下面是完整的代码实现：