小蓝从公司发出，要去拜访N (3<=N<=15) 个客户，已经知道公司到每个客户的行程时间，以及N个客户之间的行程程序时间间隔。请计算出小蓝拜访完成所有客人并返回公司，最少需要多少时间。 、2号、3号客人的行程时间依次为9，7，5，客人1到客人2和客人3的行程程序时间依次是4，6，客人2到客户3的行程时间是3。从公司出来拜访完成3名客户并返回公司最需要的路途时间为21，行路线为：公司- -> 3号--> 2号--> 1号- ->公司(21=5+3+4+9) 输入描述第一步输入一个正确整数N(3 <N<15)，表示要拜访的客户数量第二步输入N个正确整数(1<=正确整数<=1000)，依次显示公司到1~N号客户的行程时间，正确整数之时间以一个空格隔开第三次输入N-1个正确整数( 1<=正确整数<=1000)，依次显示1号客户到2号~N号客户的行程时间，正整数周期以一个空格隔开第四行输入N-2个正整数(1<=正整数<=1 000)，依次表示2号客人到3号~N号客人的行程时间，正整数之间以一个空格隔开....第N+1行输入一个正整数(1<=正整数<=1000)，表示N- 1号客户到N号客户的行程时间 输出描述输出一个整数，表示小蓝拜访完成成为N名客户并返回公司最需要的路途时间，当输入3 9 7 5 4 6 3的时候，应该输出21才对

好的，根据你提供的信息，这是一个旅行商问题（TSP）的变种，可以采用动态规划（DP）的思想解决。具体步骤如下：

1. 定义状态：设f[S][i]表示集合S中恰好包含i和起点1的状态下，经过集合S中所有点恰好一次，最后停留在i点的最短路程。

2. 状态转移方程：对于f[S][i]，枚举上一个状态的最后一个点j，则状态转移方程为：f[S][i] = min{f[S-{i}][j] + dis[j][i]}，其中S-{i}表示集合S中去掉点i后的集合，dis[j][i]表示点j到点i的距离。

3. 初始状态：当S={1，i}时，f[S][i] = dis[1][i]。

4. 最终答案：最终答案为f[{1,2,3,...,N},1]，其中{1,2,3,...,N}表示包含所有点的集合。

根据以上步骤，我们可以编写代码来解决这个问题。以下是一个Python实现的示例代码：

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小蓝从公司发出，要去拜访N (3<=N<=15) 个客户，已经知道公司到每个客户的行程时间，以及N个客户之间的行程时间间。请计算出小蓝拜访完成所有客人并返回公司，最少需要多少时间。 、2号、3号客户的行程时间依次为9，7，5，客户1到客户2和客户3的行程时间依次是4，6，客户2到客户3的行程时间是3。从公司出来拜访完成3名客户并返回公司最需要的路途时间为21，行走线路为: 公司--> 3号--> 2号--> 1号--> 公司 (21=5+3+4+9) 输入描述 第一行输入一个正整数N(3 <N<15)，表示要拜访的客户数量第二行输入N个正整数(1<=正整数<=1000)，依次表示公司到1~N号客户的路程序时间，正整数之时间以一个空格隔开第三行输入N-1个正整数(1<=正整数<=1000)，依次显示1号客户到2号~N号客户的行程时间，正整数间以一个空格隔开第四行输入N-2个正整数(1<=正整数<=1000)，依次表示2号客户到3号~N号客户的行程时间，正整数之间以一一个空格隔开....第N+1行输入一个正整数(1<=正整数<=1000)，表示N-1号客户到N号客户的行程时间 输出描述 输出一个整数，表显示小蓝拜访完成N名客户并返回公司最需要的路途时间

以下是 Python3 的代码实现：

n = int(input())   # 客户数量
times = list(map(int, input().split()))   # 公司到每个客户的路程时间
distances = list(map(int, input().split()))   # 客户之间的行程时间间隔

# 用二维列表存储客户之间的行程时间
route_times = []
for i in range(n-2):
    row = list(map(int, input().split()))
    route_times.append(row)

# 先把公司到每个客户的路程时间排序
times.sort()

# 定义一个函数计算从i到j的最短路程时间
def shortest_time(i, j):
    # 如果i等于j，返回0
    if i == j:
        return 0
    
    # 如果i小于j，交换i和j
    if i < j:
        i, j = j, i
    
    # 从route_times中查找i到j的最短路程时间
    min_time = float('inf')
    for k in range(j, i):
        time = route_times[j-2][k-j] + shortest_time(k, j)
        if time < min_time:
            min_time = time
    
    # 返回i到j的最短路程时间
    return min_time + times[i-1] - times[j-1]

# 计算小蓝拜访完成所有客人并返回公司，最少需要多少时间
min_time = float('inf')
for i in range(2, n+1):
    time = shortest_time(n, i) + times[i-1] - times[0]
    if time < min_time:
        min_time = time

# 输出结果
print(min_time)

这段代码首先读入客户数量和各个客户之间的行程时间，然后使用递归函数计算从某个客户到另一个客户的最短路程时间。最后，计算小蓝拜访完成所有客人并返回公司，最少需要多少时间，并输出结果。