小红的旅游攻略：选择最优景点组合以最大化价值

示路线u到v需要的时间w。输出：输出一个整数表示小红攻略的最大价值。 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]表示在前i个景点中选择j个相邻景点的情况下的最大攻略价值。 首先，我们需要初始化dp数组。对于dp[0][0]到dp[0][3]，它们的值都为0，因为在前0个景点中选择0到3个相邻景点是不可能的。 然后，我们可以使用一个双重循环来计算dp数组的值。外层循环遍历每个景点i，内层循环遍历选择的相邻景点个数j。对于每个dp[i][j]，我们可以考虑两种情况： 1. 不选择当前景点i，即dp[i][j] = dp[i-1][j]，表示在前i-1个景点中选择j个相邻景点的最大攻略价值。 2. 选择当前景点i，即dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-h[i]][j-1] + a[i])，表示在前i-h[i]个景点中选择j-1个相邻景点的最大攻略价值加上当前景点i的价值a[i]。 最后，我们可以遍历dp[n][0]到dp[n][3]，找到其中的最大值，即为小红攻略的最大价值。 下面是具体的代码实现： ```python def max_strategy(n, m, a, h, routes, k): dp = [[0] * 4 for _ in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for j in range(1, 4): dp[i][j] = dp[i-1][j] if i >= h[i-1] and dp[i-h[i-1]][j-1] + a[i-1] > dp[i][j]: dp[i][j] = dp[i-h[i-1]][j-1] + a[i-1] max_value = 0 for j in range(4): if h[n-1] + j <= k: max_value = max(max_value, dp[n][j]) return max_value # 示例输入 n, m = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) h = list(map(int, input().split())) routes = [] for _ in range(m): u, v, w = map(int, input().split()) routes.append((u, v, w)) k = int(input()) # 调用函数求解最大攻略价值 result = max_strategy(n, m, a, h, routes, k) # 输出结果 print(result) ``` 希望以上解答对您有帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。