#include <algorithm>
#include <cassert>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <deque>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <map>
#include <queue>
#include <set>
#include <stack>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>
#include <utility>
#include <vector>
using std::cerr;
using std::cin;
using std::cout;
using std::endl;

#include <vector>
#include <stack>
#include <queue>

template<typename CostType>
/// \brief 辺の情報
struct Edge{
  int      to;
  CostType cost;

  Edge(int t, CostType c): to(t), cost(c){
  }
};

template<typename CostType>
class Graph{

private:

  /// \brief adjacent_list_[n]=ノードnの隣接リストを表すvector<Edge>
  std::vector<std::vector<Edge<CostType>>> adjacent_list_;

public:

  /// \brief 頂点数
  const int NODE_SIZE_;

  /// \brief コンストラクタ
  /// \param node_size 頂点数
  explicit Graph(const int node_size): NODE_SIZE_(node_size),
                                       adjacent_list_(node_size){
  }

  /// \brief 有向グラフの辺を生やす
  /// \param from 辺の根本の頂点の番号
  /// \param to 辺の先の頂点の番号
  /// \param cost 辺のコスト
  void SetDirectedEdge(const int from, const int to, const CostType cost){
    adjacent_list_[from].push_back(Edge<CostType>(to, cost));
  }

  /// \brief 無向グラフの辺を生やす
  /// \param node_a 一方の頂点の番号
  /// \param node_b もう一方の頂点の番号
  /// \param cost 辺のコスト
  void
  SetUndirectedEdge(const int node_a, const int node_b, const CostType cost){
    SetDirectedEdge(node_a, node_b, cost);
    SetDirectedEdge(node_b, node_a, cost);
  }

  /// \brief ある頂点の隣接リストを取得
  /// \param node_num 頂点の番号
  /// \return 隣接リスト
  std::vector<Edge<CostType>> GetAdjacentList(int node_num) const{
    return adjacent_list_[node_num];
  }
};

/// \brief ダイクストラ法により，ある頂点からの最短経路を求める
/// \tparam CostType 辺のコストの型
/// \param graph グラフ
/// \param start_node どの頂点から最短経路を求めるか
/// \param INF CostType型で十分大きい値
/// \return グラフの各頂点への最短経路を示す配列(到達不可能なときはINF)，負の辺が入っていた場合はsize0の配列
template<typename CostType>
std::vector<CostType>
Dijkstra(const Graph<CostType>& graph, const int start_node, CostType INF){
  struct Info{
    int      node;
    CostType cost;

    Info(int n, CostType c): node(n), cost(c){
    };

    bool operator>(const Info& another) const{
      return cost > another.cost;
    }
  };

  std::vector<CostType>                                            min_cost
                                                                       (graph
                                                                            .NODE_SIZE_);
  std::priority_queue<Info, std::vector<Info>, std::greater<Info>> pq;
  for(int                                                          i = 0;
      i < min_cost.size(); i++){
    min_cost[i] = (i == start_node) ? 0 : INF;
  }
  pq.push(Info(start_node, 0));

  while(!pq.empty()){
    Info current_info = pq.top();
    pq.pop();
    if(min_cost[current_info.node] != current_info.cost){ continue; }
    const std::vector<Edge<CostType>>
        & adjacency_list = graph.GetAdjacentList(current_info.node);
    for(auto e:adjacency_list){
      if(min_cost[e.to] > min_cost[current_info.node] + e.cost){
        min_cost[e.to] = min_cost[current_info.node] + e.cost;
        pq.push(Info(e.to, min_cost[e.to]));
      }
    }
  }

  return min_cost;

}

/// \brief ベルマンフォード法により，ある頂点からの最短経路を求める
/// \tparam CostType 辺のコストの型
/// \param graph グラフ
/// \param start_node どの頂点から最短経路を求めるか
/// \param INF CostType型で十分大きい値
/// \return グラフの各頂点への最短経路を示す配列(到達不可能なときはINF)，負の閉路がある場合はsize0の配列
template<typename CostType>
std::vector<CostType>
BellmanFord(const Graph<CostType>& graph, const int start_node, CostType INF){
  std::vector<CostType> min_cost(graph.NODE_SIZE_);
  for(int               i = 0; i < min_cost.size(); i++){
    min_cost[i] = (i == start_node) ? 0 : INF;
  }

  for(int loop = 0; loop < graph.NODE_SIZE_; loop++){
    for(int from = 0; from < graph.NODE_SIZE_; from++){
      if(min_cost[from] == INF){ continue; }
      std::vector<Edge<CostType>> adjacent_list = graph.GetAdjacentList(from);
      for(auto                    e:adjacent_list){
        CostType next_cost = min_cost[from] + e.cost;
        if(next_cost < min_cost[e.to]){
          if(loop == graph.NODE_SIZE_ - 1){
            return std::vector<CostType>(0);
          }else{
            min_cost[e.to] = next_cost;
          }
        }
      }
    }
  }

  return min_cost;
}

/// \brief ワーシャルフロイド法により，全点対の最小コストを求める
/// \tparam CostType 辺のコストの型
/// \param graph グラフ
/// \param INF CostType型で十分大きい値
/// \return hoge[from][to]=from→toの最小コスト(到達できないときはINF)，
///         負の閉路がある場合は0行の二次元配列みたいなvector
template<typename CostType>
std::vector<std::vector<CostType>>
WarshallFloyd(const Graph<CostType>& graph, const CostType INF){
  std::vector<std::vector<CostType>> min_cost;
  for(int                            r = 0; r < graph.NODE_SIZE_; r++){
    std::vector<CostType> rowvec;
    for(int               c = 0; c < graph.NODE_SIZE_; c++){
      rowvec.push_back((r == c) ? 0 : INF);
    }
    min_cost.push_back(rowvec);
  }

  for(int from = 0; from < graph.NODE_SIZE_; from++){
    for(auto e:graph.GetAdjacentList(from)){
      min_cost[from][e.to] = e.cost;
    }
  }

  for(int k = 0; k < graph.NODE_SIZE_; k++){
    for(int i = 0; i < graph.NODE_SIZE_; i++){
      for(int j = 0; j < graph.NODE_SIZE_; j++){
        if(min_cost[i][k] == INF || min_cost[k][j] == INF){ continue; }
        min_cost[i][j] =
            std::min(min_cost[i][j], min_cost[i][k] + min_cost[k][j]);
      }
    }
  }

  for(int i = 0; i < graph.NODE_SIZE_; i++){

    if(min_cost[i][i] < 0){
      std::vector<std::vector<CostType>> result(0);
      return result;
    }

  }

  return min_cost;
}

/// \brief BFS，DFSをするときに必要な情報をまとめた構造体
struct State{
  int current_node;
  int prev_node;
  //その他必要な情報を入れる
};

/// \brief BFS，DFSの停止条件を入れる
/// \param state 判定対象の状態
/// \return 停止するべきであればtrue
bool ShouldStop(const State& state){

}

/// \brief 幅優先探索(BFS)をする
/// \tparam CostType グラフの辺のコストの型
/// \param graph グラフ
/// \param start_state 初期状態
/// \attention 単なるフレームワークのため，問題ごとに適当に実装して使う
template<typename CostType>
void BFS(const Graph<CostType>& graph, const State& start_state){
  std::queue<State> queue;
  queue.push(start_state);
  while(!queue.empty()){
    State current_state = queue.front();
    queue.pop();

    //必要があればShouldStop()を実装して下の行をコメントアウト
    //if(ShouldStop(current_state) return;

    //current_stateに対してなにかする

    std::vector<Edge<CostType>>
             adjacent_list = graph.GetAdjacentList(current_state.current_node);
    for(auto e:adjacent_list){

      int next_node = e.to;

      if(next_node != current_state.current_node){
        State next_state;
        next_state.prev_node    = current_state.current_node;
        next_state.current_node = next_node;
        //その他，next_stateに必要な処理を加える

        queue.push(next_state);
      }

    }
  }
}

/// \brief 深さ優先探索(DFS)をする
/// \tparam CostType グラフの辺のコストの型
/// \param graph グラフ
/// \param start_state 初期状態
/// \attention 単なるフレームワークのため，問題ごとに適当に実装して使う

template<typename CostType>
void DFS(const Graph<CostType>& graph, const State& start_state){
  std::stack<State> stack;
  stack.push(start_state);
  while(!stack.empty()){
    State current_state = stack.top();
    stack.pop();

    //必要があればShouldStop()を実装して下の行をコメントアウト
    //if(ShouldStop(current_state) return;

    //current_stateに対してなにかする

    std::vector<Edge<CostType>>
             adjacent_list = graph.GetAdjacentList(current_state.current_node);
    for(auto e:adjacent_list){

      int next_node = e.to;

      if(next_node != current_state.current_node){
        State next_state;
        next_state.prev_node    = current_state.current_node;
        next_state.current_node = next_node;
        //その他，next_stateに必要な処理を加える

        stack.push(next_state);
      }

    }
  }
}

int dp[801][802][2];

int Solve(int n,Graph<int>& graph, bool should_back,int prev=-1){

  if(dp[n][prev+1][should_back]!=0){
    return dp[n][prev+1][should_back];
  }

  if(should_back){
    int result=0;
    for(auto e:graph.GetAdjacentList(n)){
      if(e.to==prev) continue;
      if(graph.GetAdjacentList(e.to).size()==1){
        result+=e.cost;
      }else{
        if(dp[e.to][prev+1][true]==0){

          int tmp = Solve(e.to, graph, true, n) + e.cost * 3;
          result +=tmp;
        }else{
          result+=dp[e.to][n+1][true]+ e.cost * 3;
        }
      }

    }
    dp[n][prev+1][true]=result;
    return result;
  }else{
    int result=INT32_MAX/2;

    int not_ret[801]={};
    int ret[801]={};

    for(auto e:graph.GetAdjacentList(n)){
      if(e.to==prev) continue;
      if(graph.GetAdjacentList(e.to).size()==1){
        not_ret[e.to]=e.cost;
        ret[e.to]=e.cost;
      }else{
        not_ret[e.to]=Solve(e.to,graph,false,n)+e.cost*2;
        ret[e.to]=Solve(e.to,graph,true,n)+e.cost*3;
      }
    }

    int result_longest=0;

    for(int i=1;i<=800;i++){

      result_longest+=ret[i];
    }

    for(int i=1;i<=800;i++){
      result=std::min(result_longest-ret[i]+not_ret[i],result);
    }
    dp[n][prev+1][false]=result;
    return result;


  }


}

int main(void) {
  cout << std::fixed << std::setprecision(10);
  cin.tie(0);
  std::ios::sync_with_stdio(false);

  while(true){
    int n;
    cin>>n;
    if(n==0 )break;

    for(int i=0;i<=800;i++){
      for(int j=0;j<=801;j++){
        for(int k=0;k<=1;k++){
          dp[i][j][k]=0;
        }

      }
    }

    Graph<int> graph(n+1);
    std::vector<int> p(n+1),d(n+1);
    for(int i=2;i<=n;i++){
      cin>>p[i];
    }
    for(int i=2;i<=n;i++){
      cin>>d[i];
    }
    for(int i=2;i<=n;i++){
      graph.SetUndirectedEdge(i,p[i],d[i]);
    }

    int result=INT32_MAX/2;

    for(int s=1;s<=n;s++){
      result=std::min(result,Solve(s,graph,false));
    }


    cout<<result<<endl;
  }




  return 0;
}


Measured memory_bytes: 13332