正常快速乘方：
LLquick_mod(LLa，int n ) { ll sum=1； //由于注意是乘法，所以初始化为1while(n ) (if ) n1 ) /运算符是该数的二进制数的最后一位) { sum=sum*a%mod； //如果这里是1，则总和为现在的a } a=a*a%mod； //无论该比特是0还是1，a都应该平方一波，具体地说，自己理解n=1； //N的二进制向右偏移一位，则等价于n/=2} return sum； }高速乘法：
LLCheng(LLa，ll n ) { ll res=0； a=a%mod； n=n%mod； //先注意单模式，避免大数运算中while(n ) /爆炸。 与高速幂基本相同，唯一的区别是将)变为(if(n1 ) ) RES=(resa ) %mod )。 (a=) a ) %mod； n=1； }返回RES； }
下面是矩阵的：
首先决定矩阵结构体。 我习惯了这样写函数返回类型的时候直接写juzhen就可以了
结构juzhen { ll data [ maxn ] [ maxn ]； (； 矩阵乘法：(优化版本)
Juzhenmul(Juzhena，juzhen b ) { juzhen c； memset(c.data，0，sizeof ) c.data )； for(intk=0； kN； k ) for(intI=0； iN； I ) if (！ a.data[i][k] ) continue； //优化在这个位置，如果因为0而指示该位置没有值贡献，则直接跳过，返回for(intj=0； jN； j () if (！ b.data[k][j] ) continue； //同上c.data [ I ] [ j ]=[ c.data [ I ] [ j ] a.data [ I ] [ k ] * b.data [ k ] [ j ] % mod ] % mod； //这个地方自己按一下还很容易理解。 这是一个不是一次填满，而是一点一点地追加什么的过程。 目的如上所述} }返回c； }矩阵的快速幂：
Juzhenquick_pow(Juzhena，ll b ) memset ) RES.data，0，sizeof ) RES.data )； for(intI=0，j=0； iNjN； I，j({RES.data[I][j]=1； //首先建立单位矩阵(while(b ) if ) B1 ) RES=mul ) RES，a )。 //与普通高速幂不同，矩阵的高速幂是将数的乘法运算为矩阵和矩阵之间的乘法运算(a=mul(a，a )； b=1； }返回RES； }