用C语言设计一个算法试用动态规划方法求解0-1背包问题并编程在计算机上实现，同时进行时间复杂性分析。 n个物品和1个背包，对物品i，其价值为vi，重量为wi，背包的容量为W。如何选取物品装入背包，使背包中所装入的物品的总价值最大。

好的，我将回答您的问题。

0-1背包问题是一个经典的动态规划问题，其解法可以通过动态规划算法来实现。在动态规划算法中，我们需要定义状态、状态转移方程和边界条件。

对于0-1背包问题，我们可以定义状态dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获取的最大价值。状态转移方程可以表示为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])，其中w[i]表示第i个物品的重量，v[i]表示第i个物品的价值。

边界条件可以表示为：

dp[0][j] = 0（没有物品可选时，价值为0）
dp[i][0] = 0（背包容量为0时，价值为0）

根据定义的状态、状态转移方程和边界条件，我们可以写出如下的C语言代码实现0-1背包问题的动态规划算法：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_N 100
#define MAX_W 1000

int dp[MAX_N][MAX_W];

int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}

int main() {
    int n, W;
    int w[MAX_N], v[MAX_N];

    scanf("%d %d", &n, &W);

    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%d %d", &w[i], &v[i]);
    }

    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= W; j++) {
            if (j < w[i]) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j];
            } else {
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]);
            }
        }
    }

    printf("%d\n", dp[n][W]);

    return 0;
}

时间复杂度分析：

该算法中，我们需要对n个物品和W个背包容量进行遍历，因此时间复杂度为O(nW)。在实际使用中，由于W往往比较大，因此该算法的时间复杂度较高。