帮我翻译代码：def splitRoutes(node_id_list,model): V={i:[] for i in model.demand_id_list}#代码首先使用字典推导式创建了一个空的字典，并将其赋值给 "V"。字典中的键为需求点的 ID，值为一个空列表。 V[-1]=[[0]*(len(model.vehicle_type_list)+4)] V[-1][0][0]=1 V[-1][0][1]=1 number_of_lables=1 for i in range(model.number_of_demands): n_1=node_id_list[i] j=i load=0 distance={v_type:0 for v_type in model.vehicle_type_list} while True: n_2=node_id_list[j] load=load+model.demand_dict[n_2].demand stop = False for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] if i == j: distance[v_type]=model.distance_matrix[v_type,n_1]+model.distance_matrix[n_1,v_type] else: n_3=node_id_list[j-1] distance[v_type]=distance[v_type]-model.distance_matrix[n_3,v_type]+model.distance_matrix[n_3,n_2]\ +model.distance_matrix[n_2,v_type] route=node_id_list[i:j+1] route.insert(0,v_type) route.append(v_type) "检查时间窗口。只有在满足时间窗口时才能生成新标签。否则，跳过“" if not checkTimeWindow(route,model,vehicle): continue for id,label in enumerate(V[i-1]): if load<=vehicle.capacity and label[k+4]<vehicle.numbers: stop=True if model.opt_type==0: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]vehicle.variable_cost else: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]/vehicle.free_speedvehicle.variable_cost W=copy.deepcopy(label) "set the previous label id " W[1]=V[i-1][id][0] "set the vehicle type" W[2]=v_type "update travel cost" W[3]=W[3]+cost "update the number of vehicles used" W[k+4]=W[k+4]+1 if checkResidualCapacity(node_id_list[j+1:],W,model): label_list,number_of_lables=updateNodeLabels(V[j],W,number_of_lables) V[j]=label_list j+=1 if j>=len(node_id_list) or stop==False: break if len(V[model.number_of_demands-1])>0: route_list=extractRoutes(V, node_id_list, model) return route_list else: print("由于容量不足，无法拆分节点id列表") return None

这段代码的作用是将给定的节点 ID 列表拆分成多个路径，以满足每个路径的需求量不超过车辆的最大容量，并且满足每个节点的时间窗口限制。具体实现过程如下：

首先，使用字典推导式创建了一个空的字典 V，其中的键为需求点的 ID，值为一个空列表。然后将一个长度为车辆类型数加上 4 的全 0 列表作为起点的标签添加到字典 V 中。

接着，对于每个需求点，从该需求点开始，向后遍历节点列表，直到无法继续添加节点或者达到了车辆的最大容量。在遍历的过程中，计算当前路径的总距离，并且检查当前路径的时间窗口限制是否满足。如果满足，就为当前路径生成一个标签。具体来说，对于每个标签，记录它所属的车辆类型、上一个标签的 ID、当前路径的总距离、以及每个车辆类型在当前路径上使用的数量。

最后，将所有生成的标签按照节点 ID 排序，更新字典 V 中的标签，并且判断是否存在符合要求的路径。如果存在，则使用这些标签提取出路径列表并返回，否则输出一条提示信息并返回 None。