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X_X

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解题思路:
1.在快速幂的基础上修改即可:

    1):在矩阵乘法的过程中需要直接求余以降低时间复杂度;

    2):矩阵幂的过程中,对于幂次为1和0的输出结果同样要求余,因为这两个分支中并没有运行矩阵乘法的方法,故需要求余。

2.矩阵乘法和矩阵乘方分两个方法写,代码简洁易懂。


注意事项:
python的一些代码特性可以将矩阵乘法在一行内写出!

参考代码:

def matrix_mul(A: list, B: list, p: int) -> list:
    return [[sum(x_i * y_i % p for x_i, y_i in zip(x_row, y_col)) % p for y_col in zip(*B)] for x_row in A]


def matrix_power(matrix: list, power: int, p: int) -> list:
    if power == 0:
        res = [[0 for _ in range(2)] for _ in range(2)]
        for i in range(2):
            res[i][i] = 1 % p
        return res
    elif power == 1:
        return [[i % p for i in j] for j in matrix]
    else:
        res = matrix_power(matrix, power // 2, p)
        if power & 1:
            return matrix_mul(matrix, matrix_mul(res, res, p), p)
        return matrix_mul(res, res, p)


b, m = map(int, input().split())
mat = [list(map(int, input().split())) for _ in range(2)]
res_ = matrix_power(mat, b, m)
for i in range(2):
    print(*res_[i])


 

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