在正式开始之前，先讲一下看上去没什么意义的矩阵乘法。
对于大小为n*m大小的矩阵A和大小为m*k的矩阵B相乘，答案是一个n*k的矩阵C，满足：
c[i][j]=sum{a[i][l]*b[l][j] | 1<=i<=n,1<=l<=m,1<=j<=k};
typedef struct node { int mat[210][210]; } Matrix; Matrix mul(Matrix a,Matrix b) { Matrix c; memset(c.mat,0x3f,sizeof(c.mat)); for(int k=1; k<=siz; k++) { for(int i=1; i<=siz; i++) { for(int j=1; j<=siz; j++) { c.mat[i][j]+=a.mat[i][k]*b.mat[k][j]; } } } return c; }
这个东西有什么用呢？
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有时递推式又臭又长（主要是时间复杂度，不是长得多恶心），怎么办？
这个时候，就要用一个看似很高能的东西了：递推矩阵。将状态和递推公式转化成矩阵的形式，使得每往后推一步，都相当于让状态矩阵乘一次递推矩阵（<-我瞎编的名），也就是大概这个样子：初始状态*递推矩阵*递推矩阵*……。稍作变换，得到第n步的状态就是：初始状态*（递推矩阵）^n。
现在，只要将 （递推矩阵）^n 快速地算出来就行了。这跟普通的快速幂就没什么区别了。
void pow(int tim) { while(tim) { if(tim&1) ans=mul(ans,tmp); tmp=mul(tmp,tmp); tim>>=1; } }