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1.关于“最小重量机器设计问题”，用回溯法解决该问题的核心思路是所有可能的采购方案建模为一棵解空间树（n 层 m 叉树）；从根结点开始深度优先遍历，逐部件尝试选择不同供应商；遍历过程中通过可行性剪枝（总成本超 d 则跳过）和最优性剪枝（当前总重量≥已知最优则跳过）减少无效遍历；遍历到叶子结点（选完所有部件）时，若为有效解且重量更优，则更新全局最优解；遍历完所有分支后，输出最优解（或 - 1 表示无有效解）。
1.1.解空间是所有满足 “每个部件选且仅选一个供应商” 的采购方案的集合。
1.2.解空间树是将解空间按 “逐部件选择供应商” 的顺序构建的完全 m 叉树，从根到叶子的每条路径，对应解空间中的一个完整解；非叶子结点的每个子结点，对应 “当前部件选择某一个供应商” 的决策。
1.3.int k当前遍历到的层数；int cost前k-1个部件的累计总成本；long long weight前k-1个部件的累计总重量；vector已选择的供应商序列；long long best_w全局变量：当前找到的最小总重量。
2.回溯法是一种深度优先搜索+剪枝的组合优化算法，核心是 “尝试 - 回退 - 再尝试”，是解决组合优化问题的核心方法之一。其核心思想是解空间建模，深度优先遍历，剪枝策略，回退（回溯）以及最优解更新。回溯算法的核心特点有通用性强，空间效率高，实现直观，同时其剪枝是关键，较为适合小规模问题。