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問題 No.898 tri-βutree
ユーザー stngstng
提出日時 2022-08-06 13:37:52
言語 PyPy3
(7.3.15)
結果
AC  
実行時間 2,409 ms / 4,000 ms
コード長 2,805 bytes
コンパイル時間 400 ms
コンパイル使用メモリ 87,008 KB
実行使用メモリ 172,368 KB
最終ジャッジ日時 2023-10-14 15:08:24
合計ジャッジ時間 23,759 ms
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（参考情報） 		judge11 / judge12
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入力 結果 実行時間
実行使用メモリ
testcase_00 AC 471 ms
148,740 KB
testcase_01 AC 70 ms
71,100 KB
testcase_02 AC 77 ms
75,540 KB
testcase_03 AC 77 ms
75,540 KB
testcase_04 AC 76 ms
75,572 KB
testcase_05 AC 74 ms
75,572 KB
testcase_06 AC 82 ms
75,732 KB
testcase_07 AC 2,407 ms
171,568 KB
testcase_08 AC 813 ms
126,672 KB
testcase_09 AC 848 ms
125,688 KB
testcase_10 AC 815 ms
125,932 KB
testcase_11 AC 793 ms
126,664 KB
testcase_12 AC 2,333 ms
165,408 KB
testcase_13 AC 816 ms
125,856 KB
testcase_14 AC 818 ms
126,760 KB
testcase_15 AC 802 ms
126,304 KB
testcase_16 AC 783 ms
125,876 KB
testcase_17 AC 819 ms
126,400 KB
testcase_18 AC 819 ms
125,668 KB
testcase_19 AC 799 ms
126,892 KB
testcase_20 AC 808 ms
126,296 KB
testcase_21 AC 2,409 ms
172,368 KB
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ソースコード

diff # 

class LcaDoubling:
    """
    links[v] = { (u, w), (u, w), ... }  (u:隣接頂点, w:辺の重み)
    というグラフ情報から、ダブリングによるLCAを構築。
    任意の2頂点のLCAおよび距離を取得できるようにする
    """
 
    def __init__(self, n, links, root=0):
        self.depths = [-1] * n
        self.distances = [-1] * n
        prev_ancestors = self._init_dfs(n, links, root)
        self.ancestors = [prev_ancestors]
        max_depth = max(self.depths)
        d = 1
        while d < max_depth:
            next_ancestors = [prev_ancestors[p] for p in prev_ancestors]
            self.ancestors.append(next_ancestors)
            d <<= 1
            prev_ancestors = next_ancestors
 
    def _init_dfs(self, n, links, root):
        q = [(root, -1, 0, 0)]
        direct_ancestors = [-1] * (n + 1)  # 頂点数より1個長くし、存在しないことを-1で表す。末尾(-1)要素は常に-1
        while q:
            v, p, dep, dist = q.pop()
            direct_ancestors[v] = p
            self.depths[v] = dep
            self.distances[v] = dist
            q.extend((u, v, dep + 1, dist + w) for u, w in links[v] if u != p)
        return direct_ancestors
 
    def get_lca(self, u, v):
        du, dv = self.depths[u], self.depths[v]
        if du > dv:
            u, v = v, u
            du, dv = dv, du
        tu = u
        tv = self.upstream(v, dv - du)
        if u == tv:
            return u
        for k in range(du.bit_length() - 1, -1, -1):
            mu = self.ancestors[k][tu]
            mv = self.ancestors[k][tv]
            if mu != mv:
                tu = mu
                tv = mv
        lca = self.ancestors[0][tu]
        assert lca == self.ancestors[0][tv]
        return lca
 
    def get_distance(self, u, v):
        lca = self.get_lca(u, v)
        return self.distances[u] + self.distances[v] - 2 * self.distances[lca]
 
    def upstream(self, v, k):
        i = 0
        while k:
            if k & 1:
                v = self.ancestors[i][v]
            k >>= 1
            i += 1
        return v

n = int(input())
links = [[] for i in range(n)]
for i in range(n-1):
    u,v,w = map(int,input().split())
    links[u].append([v,w])
    links[v].append([u,w])

q = int(input())
xyz = [[int(i) for i in input().split()] for j in range(q)]

lca = LcaDoubling(n,links)

for i in range(q):
    x,y,z = xyz[i]
    xy = lca.get_lca(x,y)
    zxy = lca.get_lca(z,xy)
    ans = lca.get_distance(zxy,z)
    ans += lca.get_distance(zxy,y)
    ans += lca.get_distance(zxy,x)
    if xy != zxy:
        ans -= lca.get_distance(xy,zxy)
    yz = lca.get_lca(y,z)
    if yz != zxy:
        ans -= lca.get_distance(yz,zxy)
    zx = lca.get_lca(z,x)
    if zx != zxy:
        ans -= lca.get_distance(zx,zxy)
    print(ans)
0