c语言动态规划完全背包问题不光求出最优值（即背包达到的最大价值），还要给出最优解（即每个物品装还是不装，输出xi最后取值）。解释代码并算出时间复杂度

以下是动态规划完全背包问题的求解代码，同时输出了每个物品装还是不装的最优解：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define max(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))

int main()
{
    int n, c;
    scanf("%d %d", &n, &c);

    int w[n], v[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d %d", &w[i], &v[i]);
    }

    int dp[c+1];
    int path[n][c+1];
    for (int i = 0; i <= c; i++) {
        dp[i] = 0;
    }

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = w[i]; j <= c; j++) {
            if (dp[j-w[i]] + v[i] > dp[j]) {
                dp[j] = dp[j-w[i]] + v[i];
                for (int k = 0; k < i; k++) {
                    path[k][j] = path[k][j-w[i]];
                }
                path[i][j] = 1;
            }
        }
    }

    printf("%d\n", dp[c]);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d ", path[i][c]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

首先，输入物品个数n和背包容量c，以及每个物品的重量w和价值v。

然后，定义一个长度为c+1的数组dp，表示背包容量从0到c的最大价值。同时，定义一个二维数组path，表示每个物品装还是不装的最优解。其中，path[i][j]为1表示第i个物品装入，为0表示不装入。

接下来，初始化dp数组全部为0。

然后，对于每个物品i，从其重量w[i]开始，遍历所有的背包容量j，若dp[j-w[i]]+v[i]大于dp[j]，则更新dp[j]的值为dp[j-w[i]]+v[i]。同时，更新path数组，将前面所有物品的装或不装情况复制到当前物品的装或不装情况中，再将当前物品的装或不装情况更新为1或0。

最后，输出dp[c]即为背包达到的最大价值，输出path数组即为每个物品装还是不装的最优解。

时间复杂度：O(nc)，其中n为物品个数，c为背包容量。