### BUGGY CODE ###

def dijkstra(s,n,w,cost):
    #始点sから各頂点への最短距離
    #n:頂点数,　w:辺の数, cost[u][v] : 辺uvのコスト(存在しないときはinf)
    d = [float("inf")] * n
    used = [False] * n
    d[s] = 0
    
    while True:
        v = -1
        #まだ使われてない頂点の中から最小の距離のものを探す
        for i in range(n):
            if (not used[i]) and (v == -1):
               v = i
            elif (not used[i]) and d[i] < d[v]:
                v = i
        if v == -1:
               break
        used[v] = True
               
        for j in range(n):
               d[j] = min(d[j],d[v]+cost[v][j])
    return d


n = int(input())
w = n - 1
cost = [[float("inf") for i in range(n)] for i in range(n)] 
for i in range(w):
    x,y,z = map(int,input().split())
    cost[x-1][y-1] = z
    cost[y-1][x-1] = z

q, k = map(int, input().split())

listOfResult = dijkstra(k-1, n, w, cost)
for i in range(q):
    x, y = map(int, input().split())
    print(listOfResult[x - 1] + listOfResult[y - 1])

### FIXED CODE ###

class Dijkstra():
    """ ダイクストラ法
    重み付きグラフにおける単一始点最短路アルゴリズム

    * 使用条件
        - 負のコストがないこと
        - 有向グラフ、無向グラフともにOK
    
    * 計算量はO(E*log(V))

    * ベルマンフォード法より高速なので、負のコストがないならばこちらを使うとよい
    """
    class Edge():
        """ 重み付き有向辺 """
        def __init__(self, _to, _cost):
            self.to = _to
            self.cost = _cost

    def __init__(self, V):
        """ 重み付き有向辺
        無向辺を表現したいときは、_fromと_toを逆にした有向辺を加えればよい

        Args:
            V(int): 頂点の数
        """
        self.G = [[] for i in range(V)]  # 隣接リストG[u][i] := 頂点uのi個目の隣接辺
        self._E = 0  # 辺の数
        self._V = V  # 頂点の数

    @property
    def E(self):
        """ 辺数
        無向グラフのときは、辺数は有向グラフの倍になる
        """
        return self._E
    
    @property
    def V(self):
        """ 頂点数 """
        return self._V
    
    def add(self, _from, _to, _cost):
        """ 2頂点と、辺のコストを追加する """
        self.G[_from].append(self.Edge(_to, _cost))
        self._E += 1
        
    def shortest_path(self, s):
        """ 始点sから頂点iまでの最短路を格納したリストを返す 
        Args:
            s(int): 始点s
        Returns:
            d(list): d[i] := 始点sから頂点iまでの最短コストを格納したリスト。
                     到達不可の場合、値はfloat("inf")
        """
        import heapq
        que = []  # プライオリティキュー（ヒープ木）
        d = [float("inf")] * self.V
        d[s] = 0
        heapq.heappush(que, (0, s))  # 始点の(最短距離, 頂点番号)をヒープに追加する

        while len(que) != 0:
            cost, v = heapq.heappop(que)
            # キューに格納されている最短経路の候補がdの距離よりも大きければ、他の経路で最短経路が存在するので、処理をスキップ
            if d[v] < cost: continue

            for i in range(len(self.G[v])):
                # 頂点vに隣接する各頂点に関して、頂点vを経由した場合の距離を計算し、今までの距離(d)よりも小さければ更新する
                e = self.G[v][i]  # vのi個目の隣接辺e
                if d[e.to] > d[v] + e.cost:
                    d[e.to] = d[v] + e.cost  # dの更新
                    heapq.heappush(que, (d[e.to], e.to))  # キューに新たな最短経路の候補(最短距離, 頂点番号)の情報をpush
        return d

n = int(input())
djk = Dijkstra(n)
for i in range(n - 1):
    a, b, c = map(int, input().split())
    djk.add(a-1, b - 1, c)
    djk.add(b - 1, a - 1, c)

q, k = map(int, input().split())
d = djk.shortest_path(k-1)

for i in range(q):
    x, y = map(int, input().split())
    print(d[x-1] + d[y-1])