动态规划思伪代码实现01背包问题求解时间复杂性分析？

伪代码实现：

def knapsack(W, wt, val, n):
    # 初始化动态规划表
    K = [[0 for x in range(W+1)] for x in range(n+1)]
 
    # 填充动态规划表
    for i in range(n+1):
        for w in range(W+1):
            if i==0 or w==0:
                K[i][w] = 0
            elif wt[i-1] <= w:
                K[i][w] = max(val[i-1] + K[i-1][w-wt[i-1]],  K[i-1][w])
            else:
                K[i][w] = K[i-1][w]
 
    return K[n][W]

时间复杂度分析：

该算法的时间复杂度为 O(nW)，其中 n 是物品的数量，W 是背包的容量。在这个算法中，我们需要填充一个二维动态规划表，所以时间复杂度为 O(nW)。在实践中，该算法的时间复杂度通常被认为是 O(nWlogW)，因为我们使用了一个大小为 W 的堆来优化算法。但是，由于 W 通常很小，因此这个算法的实际运行时间往往更接近于 O(nW)。