假设有7个物品，给出重量和价值。若这业物品均不能被分割，且背包容量 M=140，使用回溯方法求解此0-1背包问题。请面出状态空间搜索树。其中物体ABCDEFG的重量分别为35、30、50、60、40、10、25，价值分别为10、40、30、50、35、40、30

好的，让我来解决这个问题。首先，我们需要将问题转化为回溯算法可以处理的形式。因为这是0-1背包问题，所以每个物品只能放进背包一次，因此我们可以用0和1来表示每个物品是否被选中。具体来说，我们可以定义一个长度为7的01序列，其中每个位置表示对应的物品是否被选中，0表示未选中，1表示选中。

接下来，我们可以定义回溯函数backpack(idx, weight, value, chosen)，其中idx表示当前考虑的物品编号，weight表示当前已经选中的物品的总重量，value表示当前已经选中的物品的总价值，chosen表示当前已经选择的物品。

在回溯函数中，我们需要考虑以下两种情况：

1. 如果当前的背包已经装满了，或者没有剩余的物品可供选择了，那么我们就可以返回当前已经选中的物品的总价值。

2. 否则，我们需要考虑选中当前物品和不选中当前物品两种情况。如果选中当前物品，那么我们就需要将当前物品的重量和价值加到weight和value中，并且将chosen中对应的位置设为1。然后，我们继续递归调用backpack函数，将idx加1，weight和value作为参数传递进去。如果不选中当前物品，那么我们就直接递归调用backpack函数，将idx加1，weight和value作为参数传递进去，chosen不需要修改。

在回溯过程中，我们需要维护一个最大价值max_value，每次更新max_value时，我们需要比较当前的价值value和max_value的大小，并将较大的值赋给max_value。

最后，我们返回max_value。状态空间搜索树的形状如下：

                 root
             /         \
           /             \
          选A             不选A
        /     \        /       \
   选B        不选B   选B       不选B
    / \        / \     / \       / \
选C 不选C  选C 不选C  选C 不选C  选C 不选C
...

每个节点表示当前考虑的物品编号以及当前已经选中的物品，节点的左右儿子分别对应于选中当前物品和不选中当前物品两种情况。