小红撰写上尾市旅游攻略：精选景点最大化价值

这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示选择前i个景点，并且最后一个景点是第j个景点时的最大攻略价值。 首先，我们需要初始化dp数组。对于dp[0][j]，表示选择0个景点时的最大攻略价值，显然都是0。对于dp[i][0]，表示选择前i个景点，并且最后一个景点是第0个景点时的最大攻略价值，也都是0。 然后，我们可以使用一个三重循环来填充dp数组。外层循环遍历选择的景点数量i，中间循环遍历最后一个景点j，内层循环遍历倒数第二个景点k。在每次循环中，我们需要计算dp[i][j]的值。 对于dp[i][j]，我们可以考虑最后一个景点j的前一个景点是k，那么dp[i][j]的值就可以通过dp[i-1][k]加上第j个景点的攻略价值a[j]来得到。但是我们需要满足两个条件：1. 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；2. 最多选择3个相邻的景点。 因此，我们需要在内层循环中再加一个循环，遍历倒数第三个景点h。在这个循环中，我们可以计算出dp[i][j]的值，即dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][k] + a[j])，其中k的范围是max(0, j-3)到j-1。 最后，我们可以遍历dp数组的最后一行，找到最大的攻略价值，即为所求的结果。 以下是Java代码实现： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { int n = 5; // 景点数量 int m = 7; // 路线数量 int[] a = {2, 3, 4, 5, 6}; // 景点的攻略价值 int[][] w = { {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6}, {1, 0, 1, 2, 3, 4, 5}, {2, 1, 0, 1, 2, 3, 4}, {3, 2, 1, 0, 1, 2, 3}, {4, 3, 2, 1, 0, 1, 2} }; // 景点之间的交通时间 int k = 10; // 每个景点的浏览时间加上景点之间的交通时间总和的最大值 int[][] dp = new int[n+1][m+1]; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= m; j++) { for (int h = Math.max(0, j-3); h < j; h++) { if (k >= w[h][j]) { dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i-1][h] + a[j-1]); } } } } int maxVal = 0; for (int j = 1; j <= m; j++) { maxVal = Math.max(maxVal, dp[n][j]); } System.out.println("最大攻略价值为：" + maxVal); } } ``` 这样，我们就可以得到小红的攻略的最大价值。