使用C语言进行编译，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。

这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划算法进行求解。具体步骤如下：

1. 定义一个二维数组dp[i][j]，表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。

2. 初始化dp数组，将所有dp[0][j]和dp[i][0]的值都设为0。

3. 对于每个物品i，遍历所有可能的背包容量j，计算放入物品i和不放入物品i两种情况下的最大价值，即：
- 不放入物品i：dp[i][j] = dp[i-1][j]
- 放入物品i：dp[i][j] = dp[i-1][j-wi] + vi

4. 取两种情况下的最大价值作为dp[i][j]的值。

5. 最终结果为dp[n][W]，即前n个物品放入容量为W的背包中所能获得的最大价值。

下面是使用C语言实现的代码示例：

#include <stdio.h>

#define N 1000

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

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

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

    // 初始化dp数组
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        dp[i][0] = 0;
    }
    for (int j = 0; j <= W; j++) {
        dp[0][j] = 0;
    }

    // 动态规划求解
    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;
}