0-1背包问题——回溯法求解

0-1背包问题可以用回溯法求解，基本思路如下：

1.定义一个全局最优解变量max_value，从0开始；

2.定义一个当前解变量current_value，从0开始；

3.定义一个当前重量变量current_weight，从0开始；

4.定义一个当前物品编号变量current_item，从0开始；

5.定义一个当前物品选择情况数组choose，长度为物品数量，初始值全部为False；

6.定义一个回溯函数backtrack(current_weight, current_value, current_item, choose)，其中：

1）如果当前重量超过背包容量，直接返回；

2）如果当前物品编号达到物品数量，更新全局最优解变量max_value，然后返回；

3）对于当前物品，分别考虑选或不选两种情况：

a.如果选了当前物品，更新当前解变量current_value和当前重量变量current_weight，将当前物品选择情况数组choose中对应位置设为True，继续回溯；

b.如果不选当前物品，直接继续回溯；

c.回溯结束后，将当前物品选择情况数组choose中对应位置设回False，当前解变量current_value和当前重量变量current_weight回溯到上一层状态。

7.调用回溯函数backtrack(0, 0, 0, choose)。

8.返回全局最优解变量max_value。

需要注意的是，回溯法的时间复杂度非常高，当物品数量比较大时，可能会超时或者耗费大量的时间。因此，在实际应用中，通常会选择使用动态规划等更高效的算法来解决0-1背包问题。