让我们先来思考一个问题，在一张包含$n$个点的图上，如何求走两步后从任意一点$i$到任意一点$j$的方案数。
我们用$F_p(i,j)$来表示走$p$步后从$i$到$j$的方案数，如果存储原图信息的是一个邻接矩阵$G$，那么显然就有：
$F_1(i,j)=G(i,j)$
$F_2(i,j)=sum_{k=1}^n G(i,k) imes G(k,j)$
$F_2$的计算式子是不是十分眼熟，这不就是矩阵乘法嘛！那么就有$F_2=G^2$了。
让我们继续看下去：
$F_3(i,j)=sum_{k=1}^n F_2(i,k) imes G(k,j)$
$F_3=G^3$
$F_4(i,j)=sum_{k=1}^n F_3(i,k) imes G(k,j)$
$F_4=G^4$
……
至此我们可以得出一个结论：对于一个邻接矩阵$X$，$X^y$中的第$a$行第$b$列所表示的意义就是从这个图中走$y$步后，从$a$点走到$b$点的方案数。
得出这一个结论后，我们再来看一看这一道题。
如果机器人不能自爆或者停留在原地的话，应该怎么做？
显然，求出邻接矩阵的$t$次方即可。
在这一个基础上，如何处理停留在原地不动这一行为呢？
对于每个点，都让它向自己连一条边，构造一个自环即可。
那么，如何处理自爆这一行为呢？
构造一个原图之外的节点，将每个点都往它连一条边，只能进不能出，那么当这个机器人走到这个点时，就相当于自爆了。
然后就是矩阵快速幂的基本操作了。
#include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; const int mod=2017; struct JvZhen {int f[35][35];} A,C,Res; int n=0,m=0; JvZhen XiangCheng(JvZhen X,JvZhen Y) { for(int i=0;i<=n;i++) for(int j=0;j<=n;j++) C.f[i][j]=0; for(int i=0;i<=n;i++) for(int j=0;j<=n;j++) for(int k=0;k<=n;k++) C.f[i][j]=(C.f[i][j]+(X.f[i][k]*Y.f[k][j])%mod)%mod; return C; } void KuaiSuMi(int x) { while(x) { if(x&1) Res=XiangCheng(Res,A); A=XiangCheng(A,A); x>>=1; } } int main() { scanf("%d%d",&n,&m); for(int i=1;i<=n;i++) A.f[i][0]=A.f[i][i]=1; for(int i=1;i<=m;i++) { int u=0,v=0; scanf("%d%d",&u,&v); A.f[u][v]=A.f[v][u]=1; } int t=0; scanf("%d",&t); A.f[0][0]=1; Res=A,KuaiSuMi(t-1); int ans=0; for(int i=0;i<=n;i++) ans=(ans+Res.f[1][i])%mod; printf("%d",ans); return 0; }