#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;

// [1] 精确设置dp数组最大容量：题目中背包总容积m≤10000，10005完全满足需求，提升CPU缓存命中率
const int MAX_M = 10005;
// [2] dp数组-动态规划状态，dp[j]表示容积为j的背包能装入的最大价值，全局数组默认初始化为0
int dp[MAX_M] = {0};

int main() {
    // 问题分析：混合背包终极优化版，解决最后一个超时测试点，包含完全背包、多重背包
    //          核心优化：1.多重背包转完全背包（c>m/a时数量足够多，等价无限）；2.彻底用scanf/printf实现极致输入输出；
    //          3.过滤无效物品（体积超背包直接跳过）；4.二进制拆分+即时01背包更新，无冗余存储/遍历
    // 解题步骤：1.读取物品种类数和背包总容积；2.遍历每个物品，先过滤体积超背包的无效物品；
    //          3.判断背包类型：c=0/ c>m/a → 完全背包（正序遍历）；否则→多重背包（二进制拆分+即时01背包更新）；
    //          4.最终dp[m]即为容积m的背包能装入的最大价值。

    // [3] n-物品的种类数；m-背包的总容积（最大可装体积）
    int n, m;
    scanf("%d%d", &n, &m);  // [4] 极致效率读取物品种类数和背包总容积

    // 遍历每一种物品，按类型分别处理（完全背包/多重背包）
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        // [5] a-原物品的单个体积；b-原物品的单个价值；c-原物品的可选数量（c=0表示完全背包/物品无限）
        int a, b, c;
        scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);  // [6] 极致效率读取当前物品的体积、价值、数量

        if (a > m) continue;  // [7] 过滤无效物品：物品单个体积超过背包总容积，无法装入，直接跳过避免无意义计算

        if (c == 0 || c > m / a) {
            // [8] 处理完全背包：两种情况→①c=0（题目规定无限个）；②c>m/a（数量足够多，最多装m/a个，等价无限）
            // 正序遍历容积：允许物品重复选取，dp[j-a]已包含选过当前物品的状态
            for (int j = a; j <= m; ++j) {
                // [9] 完全背包状态转移：不选当前物品则dp[j]不变，选则取dp[j-a]+b，取两者最大值
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - a] + b);
            }
        } else {
            // [10] 处理多重背包（物品数量有限，且c≤m/a，需二进制拆分）→ 二进制拆分+即时01背包更新（无存储、无冗余）
            int k = 1;  // [11] 二进制拆分基数，按1、2、4、8...2^k的规律拆分，可组合出1~c的任意数量
            while (k <= c) {
                int v = a * k;  // [12] 拆分出k个原物品作为虚拟物品，计算虚拟物品的总体积
                int p = b * k;  // [13] 计算拆分后虚拟物品的总价值
                // 逆序遍历容积：01背包核心，避免同一虚拟物品被多次选取
                for (int j = m; j >= v; --j) {
                    // [14] 01背包即时状态转移：不选虚拟物品则dp[j]不变，选则取dp[j-v]+p，取最大值
                    dp[j] = max(dp[j], dp[j - v] + p);
                }
                c -= k;  // [15] 剩余可拆分的物品数量 = 原数量 - 已拆分的份数k
                k *= 2;  // [16] 拆分基数翻倍，继续按2的幂次拆分
            }
            // 处理剩余未拆分的数量（不足2的幂次，单独作为一个虚拟物品）
            if (c > 0) {
                int v = a * c;  // [17] 剩余c个原物品组成的虚拟物品总体积
                int p = b * c;  // [18] 剩余c个原物品组成的虚拟物品总价值
                // 逆序遍历容积，执行01背包即时更新
                for (int j = m; j >= v; --j) {
                    // [19] 剩余虚拟物品的01背包状态转移
                    dp[j] = max(dp[j], dp[j - v] + p);
                }
            }
        }
    }

    printf("%d\n", dp[m]);  // [20] 输出最终结果：容积为m的背包能装入的最大价值
    return 0;
}