解释下面代码并计算时间复杂度： //多重背包问题 long long w[100001],c[100001], f[100001]; int sum = 0; void addItem(long long ww, long long cc) { sum++; w[sum] = ww; c[sum] = cc; } int main() { int N, V; cin >> N >> V; while (N--) { long long weight, value, k; cin >> weight >> value >> k; for (int i = 1; i <= k; i *= 2) { addItem(weight * i, value * i); k -= i; } if (k > 0) { addItem(weight * k, value * k); } } for (int i = 1; i <= V; i++) { f[i] = 0; } for (int i = 1; i <= sum; i++) { for (int j = V; j >= 1; j--) { if (j - w[i] >= 0) f[j] = max(f[j], f[j - w[i]] + c[i]); } } cout << f[V] << endl; return 0; }

这段代码是解决多重背包问题的代码。多重背包问题是指在背包容量有限的情况下，有多个相同物品可供选择，每个物品的数量不限，求最大价值。

代码中，首先读入背包容量 V 和物品的数量 N。然后对于每个物品，先将其拆分成若干个数量为 1, 2, 4, 8, ... 的物品，将它们的重量和价值分别加入数组 w 和 c 中。这样就将多重背包问题转化为了 0/1 背包问题。

接下来，使用动态规划求解 0/1 背包问题。定义 f[j] 表示背包容量为 j 时的最大价值。对于每个物品 i，从大到小枚举 j，如果 j - w[i] >= 0，则可以将物品 i 放入背包中，此时背包容量变为 j - w[i]，背包的价值增加 c[i]。因此，状态转移方程为：

f[j] = max(f[j], f[j - w[i]] + c[i])

时间复杂度为 O(sum * V * log(k))，其中 sum 表示物品的数量，V 表示背包容量，k 表示物品数量的最大值。