用c语言动态规划方法求解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，我来回答你的问题。

0-1背包问题是一个经典的动态规划问题。假设有n个物品，它们的重量为w1、w2、...、wn，它们的价值为v1、v2、...、vn。现在有一个容量为W的背包，要求你将物品装入背包中，使得背包中所装入的物品的总价值最大，每个物品只能选择装或不装，即0-1背包问题。

动态规划的思想是将原问题分解为若干个子问题，从而得到一个递推式。对于0-1背包问题，设f(i,j)表示将前i个物品放入容量为j的背包中所得到的最大价值。则有以下递推式：

1. 当j<wi时，f(i,j) = f(i-1,j)；
2. 当j>=wi时，f(i,j) = max{f(i-1,j), f(i-1,j-wi)+vi}。

其中，第一种情况表示背包容量不足，无法将第i个物品装入背包中；第二种情况表示可以将第i个物品装入背包中，此时可以选择装或不装，取最大值。

根据上述递推式，可以使用二维数组f[i][j]来存储子问题的解，最终得到f[n][W]即为所求的最大价值。

下面是使用C语言实现的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAXN 1000

int w[MAXN], v[MAXN];
int f[MAXN][MAXN];

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

int main() {
    int n, W;
    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]) {
                f[i][j] = f[i-1][j];
            } else {
                f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j-w[i]] + v[i]);
            }
        }
    }
    printf("%d\n", f[n][W]);

    return 0;
}

时间复杂度分析：

对于每个子问题f(i,j)，需要O(1)的时间来计算，所以总时间复杂度为O(nW)。由于W一般较小，因此该算法的时间复杂度是可接受的。