"背包装载"问题是这样的：给定一组物品和一个容量有限的背包，每种物品都有其自身的重量与价值，并且每个物品最多只能放入一次。目标是选择一些物品装入背包以使得总价值最大而不超过背包容量限制。
在C语言中应用回溯法则需要对这一过程进行递归地遍历所有可能的选择方案：
首先定义状态表示结构体或者数组存储当前考虑的物品及其对应的价值、权重以及是否被选取的状态等信息。
c
typedef struct Item {
int value;
int weight;
bool selected;
} Item;
Item items[MAXN];
int capacity;
接着编写核心的回溯函数，该函数会尝试依次添加各个物品到背包内，如果加上某个物品后总体重不超过背包的最大承重，则进一步考察下一个物品；否则不加入此物并返回上一步决策点重新考量其他可能性。
c
void backtrack(int current_item, int total_weight) {
if (current_item == n || total_weight > capacity) {
// 剪枝条件：若已经检查完所有项目 或 当前累计重量已经超过背包容积 则结束此次分支探索
return;
}
// 尝试选中当前位置的商品
items[current_item].selected = true;
if (total_weight + items[current_item].weight <= capacity) {
// 更新累积权值并对下一件商品执行相同操作
backtrack(current_item+1, total_weight + items[current_item].weight);
// 回溯 - 撤销对该位置商品的选择以便于探寻其它解决方案
items[current_item].selected = false;
}
// 不包含第`current_item`件商品的情况下的继续搜索
backtrack(current_item+1, total_weight);
}
通过这种方式逐步构建满足约束的所有可行解集，最终得到的就是能填满背包使总价最大的最优解集合。
总结来说，在使用C语言实现针对背包装载问题的回溯算法过程中，关键在于正确设定数据结构表达问题状态及转换规则，利用剪枝机制避免无效搜索路径，并通过对子问题逐层推进直至边界情况达成全局最优解。这个方法虽然时间复杂度相对较高但能够确保找到确切的答案，对于理解动态规划和其他更复杂的优化技术也具有基础性的指导意义。