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dpi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dp0，表示选择0个景点时的最大攻略价值，显然都是0。对于dpi，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dpi的值。

对于dpi，我们可以考虑最后一个景点j的前一个景点是k，那么dpi的值就可以通过dpi-1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dpi的值，即dpi = max(dpi, dpi-1 + 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：

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。