实现小红是小红书的一个博主，她有很多的粉丝，有一些粉丝想让小红出一篇旅游攻略。上尾市有n个景点，有m条路线，每个景点的攻略价值是a，要花费h时间浏览，不同景点之间的交通时间为w。小红最多会选择3个相邻

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。