解题思路:分析需要不少时间,比较懒,直接把别人的分析贴在这里,

  然后贴上自己写的代码:

K相当之大。所以逐一递推的算法无法胜任。这时我们就不得不运用矩阵加速。首先来讲一下矩阵乘法:
若一矩阵的列数与另一矩阵的行数相等,则可定义这两个矩阵的乘积。如 A 是 m×n 矩阵和 B 是 n×p矩阵,它们是乘积 AB 是一个
m×p 矩阵,其中
(AB)[i, j] = A[i, 1] * B[1, j] + A[i, 2] * B[2, j] + ... + A[i, n]
* B[n, j] 对所有 i 及 j。
此乘法有如下性质:
(AB)C = A(BC) 对所有 k×m 矩阵 A, m×n 矩阵 B 及 n×p 矩阵 C ("结合律").
(A + B)C = AC + BC 对所有 m×n 矩阵 A 及 B 和 n×k 矩阵 C ("分配律")。
C(A + B) = CA + CB 对所有 m×n 矩阵 A 及 B 和 k×m 矩阵 C ("分配律")。
要注意的是:可置换性不一定成立,即有矩阵 A 及 B 使得 AB ≠ BA。

下面我们研究一下这道题如何运用矩阵。

f(x) = a0 *
f(x-1) + a1 * f(x-2) + a2 * f(x-3) + …… + a9 * f(x-10)
构造的矩阵是:

|0
1 0 .........
0|   
|f0|  
|f1 |
|0 0 1 0 .......
0|    |f1|  
|f2 |
|................1| *  |..| =
|...|
|a9 a8
.........a0|   
|f9|  
|f10|

*/

我们看到规律了,每次要到下次个A*B,以此类推则由A*A*A.......A*B;

 #include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn = ;
int k, mod; struct MT{
int m[maxn][maxn];
}; MT Mul(MT a, MT b)
{
MT res;
memset(res.m, , sizeof(res.m)); for(int i = ; i < ; i++)
{
for(int j = ; j < ; j++)
{
for(int k = ; k < ; k++)
{
res.m[i][j] += a.m[i][k]*b.m[k][j] % mod;
}
res.m[i][j] %= mod;
}
}
return res;
} MT Product(MT a, int k)
{
MT r;
memset(r.m, , sizeof(r.m));
for(int i = ; i < ; i++)
{
r.m[i][i] = ;
} while(k)
{
if(k & ) r = Mul(r, a);
k >>= ;
a = Mul(a, a);
} return r;
} int main()
{
MT a;
while(~scanf("%d %d", &k, &mod))
{
for(int i = ; i < ; i++)
{
for(int j = ; j < ; j++)
{
if(j == i + ) a.m[i][j] = ;
else a.m[i][j] = ;
}
} for(int i = ; i >= ; i--)
{
scanf("%d", &a.m[][i]);
} if(k <= )
{
printf("%d\n", k % mod);
continue;
} int ans = ;
MT b = Product(a, k-); for(int i = ; i < ; i++)
{
ans += b.m[][i]*i % mod;
} printf("%d\n", ans % mod);
}
return ;
}

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