本篇文章主要探讨了经典的0-1背包问题，并对其应用回溯算法进行求解进行了深入分析，旨在优化算法效率和寻找最优解。
使用回溯法解决0-1背包问题时会用到状态空间树。在搜索状态空间树的过程中，如果左儿子结点是可行的，则进入其左子树进行搜索；只有当右子树可能包含最优解的情况下才会进入右子树继续搜索，否则直接剪枝去除该分支。设r表示当前剩余物品的价值总和，cp为已选择物品的累计价值，bestp代表目前找到的最佳解决方案的价值，在这种情况下如果满足条件 cp + r ≤ bestp，则可以剪去右子树以提高效率。
计算右子树中解的上界的一种方法是将未被选取的所有物品按单位重量价值从高到低排序，并依次尝试装入背包，直至无法再加入完整的新物品为止。此时可选择部分地放入一个新物体来确保背包完全填满，由此得到的价值即为该分支中的最优可能值，用以进行剪枝操作。
为了简化计算上界的步骤，在开始搜索之前需要先对所有物品按照单位重量价值从大到小排序。为此目的定义了一个名为Objiect的类，并通过重载运算符来实现逆向排序功能（即实际效果是从小到达排列）以便调用标准库中的排序算法进行处理。
在整个解空间树中，当考虑是否进入右子树时会调用MaxBoundary函数计算当前节点处的上界。这个过程仅在需要探索右分支的情况下发生；而左子树继承父结点的上界信息，因此无需重复计算。此外，在程序设计过程中将涉及到递归方法的应用来遍历整个解空间树。
为了便于实现上述功能，定义了类Knap用于存储节点的相关数据结构和状态变量，并且通过成员函数Backtrack控制搜索过程中的回溯操作。在调用主算法Knapsack之前需要先完成物品的排序工作以确保后续计算能够顺利进行。
5星
