使用C语言编写代码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来解决。具体思路如下：

1. 定义一个二维数组dp[i][j]，其中i表示前i个物品，j表示背包容量为j。dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些装入容量为j的背包，可以获得的最大价值。

2. 初始化dp数组，将dp[0][j]和dp[i][0]都初始化为0，表示背包容量为0或没有物品可选时，获得的最大价值都为0。

3. 对于每个物品i，遍历所有可能的背包容量j，如果当前物品的重量wi大于背包容量j，则无法选择该物品，该情况下dp[i][j]应该等于dp[i-1][j]；否则，可以选择该物品，将该物品的价值vi加入到dp[i-1][j-wi]中，即dp[i][j] = dp[i-1][j-wi] + vi。此时需要比较选择和不选择该物品两种情况下的价值大小，取其中的最大值。

4. 最终的结果保存在dp[n][W]中，n表示物品的数量，W表示背包的容量。

下面是具体的C代码实现：

#include <stdio.h>

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

int knapsack(int n, int W, int *v, int *w) {
    int dp[n+1][W+1];
    int i, j;
    for (i = 0; i <= n; i++) {
        for (j = 0; j <= W; j++) {
            if (i == 0 || j == 0) {
                dp[i][j] = 0;
            } else if (w[i-1] > j) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j];
            } else {
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1]);
            }
        }
    }
    return dp[n][W];
}

int main() {
    int n = 5; // 物品数量
    int W = 10; // 背包容量
    int v[] = {6, 3, 5, 4, 6}; // 物品价值
    int w[] = {2, 2, 6, 5, 4}; // 物品重量
    int res = knapsack(n, W, v, w);
    printf("背包中所装入的物品的总价值最大为%d\n", res); // 15
    return 0;
}

注意：这里的代码是基于题目的输入格式进行编写的，如果你有其他的输入格式，需要进行相应的调整。同时，这里的代码只是一个参考实现，可能存在一些小问题，需要读者自行进行调试和优化。