"小红书博主小红的上尾市旅游攻略：精选至多3个相邻景点，最大化攻略价值"

这是一个旅游攻略的最大化问题，可以使用动态规划来解决。 首先，我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个景点中选择j个相邻景点的最大攻略价值。 然后，我们可以使用以下递推关系来计算dp[i][j]： dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-2][j-1] + a[i] + a[i-1] + w[i-1][i]) 其中，a[i]表示第i个景点的攻略价值，w[i-1][i]表示第i-1个景点到第i个景点的交通时间。 根据题目要求，我们需要保证每个景点的浏览时间加上景点之间的交通时间总和不超过k，因此在计算dp[i][j]时，需要判断是否满足这个条件。 最后，我们可以通过遍历dp数组的最后一行，找到最大的攻略价值，即为小红的攻略的最大价值。 以下是一个示例的动态规划实现代码： ```python def max_strategy(n, m, a, w, k): dp = [[0] * 4 for _ in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for j in range(1, 4): if i >= j: dp[i][j] = dp[i-1][j] if i >= 2 and j >= 2 and a[i] + a[i-1] + w[i-1][i] <= k: dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-2][j-1] + a[i] + a[i-1] + w[i-1][i]) return dp[n][3] # 示例输入 n = 5 m = 4 a = [0, 3, 4, 2, 5, 1] w = [[0, 2, 3, 4, 5], [0, 0, 2, 3, 4], [0, 0, 0, 2, 3], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 0]] k = 10 # 调用函数计算最大攻略价值 max_value = max_strategy(n, m, a, w, k) print(max_value) ``` 在上述示例中，n表示景点的数量，m表示路线的数量，a表示每个景点的攻略价值，w表示景点之间的交通时间，k表示时间限制。最后输出的max_value即为小红的攻略的最大价值。 请注意，这只是一个示例的实现，实际问题中可能需要根据具体情况进行调整。