给定一棵 n 个节点的树，第 i号节点的权值为ai 。 现在给出 q次询问：回答树上任意两点之间路径上的权值，其中出现次数恰好为素数的权值，这些权值的异或和为多少。 输入格式 第一行有一个整数 n，表示节点个数。 接下来一行，有 n个整数ai 。 接下来n-1 行，每行有两个整数ui , vi，表示树上的一条边。 接下来一行有一个整数q ，表示询问次数。 接下来 q行，每行有两个整数xi ,yi 。 输出格式 对于每次询问输出一行，一个整数，表示满足条件的数值的异或和。

这道题目可以使用树状数组来解决。

我们可以先预处理出每个数字出现的次数，然后对于每个询问，我们可以使用树状数组来统计路径上每个数字出现的次数，然后检查出现次数是否为素数，如果是，就将其异或到结果中。

具体做法如下：

1. 预处理每个数字出现的次数

我们可以使用哈希表来实现，也可以用一个桶数组来实现。

2. 使用树状数组统计路径上每个数字出现的次数

我们可以使用树状数组来统计路径上每个数字出现的次数，具体做法如下：

- 对于每个数字 i，我们维护一个树状数组 count[i]，表示在当前路径上，数字 i 出现的次数。
- 对于每次询问 (x, y)，我们可以通过树状数组查询路径上每个数字出现的次数，然后检查出现次数是否为素数，如果是，就将其异或到结果中。

3. 检查出现次数是否为素数

我们可以先预处理出素数表，然后使用线性筛法来判断一个数是否为素数。

完整代码如下：

相关问题

给定一棵 n 个节点的树，第 i号节点的权值为ai 。 现在给出 q次询问：回答树上任意两点之间路径上的权值，其中出现次数恰好为素数的权值，这些权值的异或和为多少。 输入格式 第一行有一个整数 n，表示节点个数。 接下来一行，有 n个整数ai 。 接下来n-1 行，每行有两个整数ui , vi，表示树上的一条边。 接下来一行有一个整数q ，表示询问次数。 接下来 q行，每行有两个整数xi ,yi 。 输出格式 对于每次询问输出一行，一个整数，表示满足条件的数值的异或和。

这是一个比较复杂的问题，需要使用树状数组和线性筛法来进行处理。具体步骤如下：

1. 读入输入数据，建立树的数据结构。

2. 对于每个节点，计算出其到根节点的路径上的所有权值的异或和，并将其保存在一个数组中。

3. 对于每个询问，使用树状数组快速计算出路径上的权值的出现次数，并使用线性筛法判断这些权值的和是否为素数。如果是素数，则累加到答案中。

4. 输出所有询问的答案。

下面是完整的代码实现：

根据给定图的定义绘制无向图，边添加权值信息，图定义class Graph: def init(self): self.vertices = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self, key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertices[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self, n): if n in self.vertices: return self.vertices[n] else: return None def contains(self, n): return n in self.vertices def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vertices: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertices: nv = self.addVertex(t) self.vertices[f].addNeighbor(self.vertices[t], cost) def getVertices(self): return list(self.vertices.keys()) def iter(self): return iter(self.vertices.values()) def str(self): s = "" for v in self: s += f"[{v.id},{v.dist},{v.pred.id if v.pred else None}] " return s def asum(self): # 图路径总和 asumv = 0 for i in self: asumv += i.dist al = f"[村村通道路最短总路径,{asumv}]" return al给出包含画图代码

很抱歉，由于我是一个文本 AI 模型，无法提供画图功能。但是，您可以使用 Python 中的 Matplotlib 或 NetworkX 库来绘制无向图。以下是用 NetworkX 库绘制无向图的示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)
G.add_node(4)

# 添加边及权值
G.add_edge(1, 2, weight=1)
G.add_edge(1, 3, weight=2)
G.add_edge(2, 3, weight=3)
G.add_edge(3, 4, weight=4)

# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)

# 显示图形
plt.show()

您可以根据需要修改节点、边和权值的数量和值。