用贪心法求解如下背包问题的最优解：有7个物品，重量分别为（2,3,5,7,1,4,1），价值分别为（10,5,15,7,6,18,3），背包容量为W=15，用c语言完成

贪心算法通常用于解决优化问题，但在背包问题中，尤其是当考虑价值和重量时，并非总是能找到全局最优解，因为贪心策略可能无法保证每次选择都是当前状态下最好的决策。对于给定的0-1背包问题，即只能装入整数个物品的背包，贪心法（如选择每单位重量价值最高的物品）不一定能得到最佳结果。

然而，我们可以尝试描述一种简单的基于贪心的近似算法思路，称为“最大价值优先”（Best-Fit 或者 First-Fit）：

1. 按照每个物品的价值密度（价值 / 重量）降序排序。
2. 遍历物品列表，对于每个物品：
a. 如果剩余空间大于或等于该物品的重量，将物品放入背包，并更新剩余容量。
b. 如果剩余空间小于物品重量，跳过此物品，因为它不会增加总价值。

请注意，这种方法不是一定最优的，但可以作为一个启发式算法，在某些情况下可能得到满意的结果。要在C语言中实现这个过程，你需要创建一个结构体来存储物品信息，然后编写一个循环函数来处理这个过程。

以下是一个简化的C语言伪代码示例：

#include <stdio.h>

typedef struct {
    int weight;
    int value;
} Item;

void knapsack_greedy(Item items[], int n, int W) {
    // 对物品按照价值密度排序
    // ... 实现排序 ...

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (W >= items[i].weight) {
            W -= items[i].weight;
            printf("Picked item %d with value %d\n", i + 1, items[i].value);
        }
    }
}

// 其他辅助函数及主函数...
int main() {
    Item items[] = { {2, 10}, {3, 5}, {5, 15}, {7, 7}, {1, 6}, {4, 18}, {1, 3} };
    int n = sizeof(items) / sizeof(items[0]);
    int W = 15;
    knapsack_greedy(items, n, W);
    return 0;
}

请记住，这个代码并不一定能得到最优解，只是作为贪心策略的一个例子。如果需要精确找到最优解，可能需要转而使用动态规划或其他更适合0-1背包问题的算法。