回溯法解决0-1背包问题，代码注释要详细

好的，以下是回溯法解决0-1背包问题的代码注释：

def backtrack(i, cw, items, n, w, max_w):
    """
    回溯算法求解0-1背包问题

    :param i: 当前考虑的物品的编号
    :param cw: 当前已选择的物品的重量之和
    :param items: 所有物品的重量列表
    :param n: 物品个数
    :param w: 背包总重量
    :param max_w: 当前最优解的重量之和
    """
    # 如果已经遍历完所有物品或者当前已选择的物品重量之和已经超过了背包总重量，则返回
    if i == n or cw == w:
        if cw > max_w:
            max_w = cw
        return max_w
    # 不选当前物品
    max_w = backtrack(i+1, cw, items, n, w, max_w)
    # 如果当前已选择的物品重量之和加上当前物品的重量不超过背包总重量，则选择当前物品
    if cw + items[i] <= w:
        # 选择当前物品，并将其重量加入当前已选择的物品重量之和
        max_w = backtrack(i+1, cw+items[i], items, n, w, max_w)
    return max_w

其中，`i` 表示当前考虑的物品的编号，`cw` 表示当前已选择的物品的重量之和，`items` 是所有物品的重量列表，`n` 表示物品个数，`w` 表示背包总重量，`max_w` 是当前最优解的重量之和。

首先判断如果已经遍历完所有物品或者当前已选择的物品重量之和已经超过了背包总重量，则返回。然后，根据回溯算法的特点，我们需要分别考虑选择当前物品和不选择当前物品两种情况。如果不选择当前物品，则直接调用 `backtrack` 函数进入下一层递归。如果选择当前物品，则先判断当前已选择的物品重量之和加上当前物品的重量是否超过背包总重量，如果不超过，则选择当前物品，并将其重量加入当前已选择的物品重量之和，然后继续调用 `backtrack` 函数进入下一层递归。最后，将当前最优解的重量之和返回即可。