首先，让我们忘掉答案可能会非常大，需要模10^9+7这一事实。我们将稍后考虑这一问题，讨论这将对解答造成何种影响。
问题分为两种情况。
情况1：A和B线性无关
由于A和B线性无关，我们可以对空间中的所有点，向由正交向量A和B确定的空间中做一线性映射。
这意味着我们可以将每个点(u,v)用(p,q)代替，使得：
p*Ay + q*Bx = u
p*Ay + q*By = v
如果终点(X,Y)无法转换成整点(x’,y’)，那么即使不考虑障碍，合法的方案数也是0。
如果某个障碍点无法转换成整点(p,q)，那么该障碍点永不可能到达，可以直接忽略。
现在，我们得到了障碍点集的一个子集，不妨称之为Q。在前往终点(x’,y’)的路径上必须避开。但现在，A和B被换成了(0,1)和(1,0)。
当每步可走(1,0)或(0,1)时，从(0,0)到达(p,q)的方法就是：
ways(p,q)=C(p+q,p)
对于障碍点集Q，可以用几种方法解决。
方法1. 容斥：
Sort Q, the subset of mapped forbidden points
totalWays = ways(0, dest)
for each subset S of Q
cWays = 1
visit points in S using i = 2 to S.size, in order of appearance in Q
cWays *= ways(S[i] - S[i-1])
sign = (S.size % 2 == 1) ? -1 : 1
totalWays += sign * cWays
时间复杂度：O(K*2^K)
方法2. 高斯消元：
到达终点而不经过Q的方案数 = 到达终点的总方案数 – 到达终点且途径Q中至少一个点的方案数。
到达终点且途径P中至少一个点的方案数=
for i = 1 to Q.size, ways += x(i) * ways(i, dest)
其中x(i)是到达Q中第i个点，而不途径Q中别的点的方案数。
令Qc为Q包含的元素个数。
现在，
ways(0,j)=
for i = 1 to Qc, ways += x(i) * ways(i, j)
对所有同样在Q中的j。
如此，我们就有了关于Qc个变量的Qc个方程：
ways(0, 1) = x(1)*ways(1, 1) + x(2)*ways(2, 1) ... + x(Qc)*ways(Qc, 1) ways(0, 2) = x(1)*ways(1, 2) + x(2)*ways(2, 2) ... + x(Qc)*ways(Qc, 2) ways(0, 3) = x(1)*ways(1, 3) + x(2)*ways(2, 3) ... + x(Qc)*ways(Qc, 3) ... ways(0, Qc) = x(1)*ways(1, Qc) + x(2)*ways(2, Qc) ... + x(Qc)*ways(Qc, Qc)
我们可以用高斯消元法在O(N^3)的时间内解出所有的x。
一旦算出了x，我们就可以计算到达(x’,y’)且途径Q中至少一个点的方案数，自然也可以计算到达(x’,y’)而不途径Q中任何点的方案数。
方法3. 排序：
现在我们知道Q中的点是有序的。故，
Sort Q
x(1) = ways(0, 1)
for i = 2 to Q.size
x(i) = ways(0, i)
for j = 1 to i-1
x(i) -= x(j) * ways(j, i)
这样在O(N^2)的时间内，就可以算出上述的x。
如此一来，整个问题就解决了。
情况2：A和B线性相关
有众多的特殊情况需要仔细考虑：
①A=(0,0)且B=(0,0)，那么(X,Y)=(0,0)时答案为-1，否则为0。
②如果Ax和Bx都是0但X非零，答案为0.
③如果Ay和By都是0但Y非零，答案为0.
令Gx为Ax和Bx的最大公约数，Gy为Ay和By的最大公约数。
④如果X不能被Gx整除，或Y不能被Gy整除，则答案为0.
我们可以忽略掉所有符合上述条件，因而无法到达的障碍点。
现在，我们可以将X坐标缩小Gx倍，将Y坐标缩小Gy倍。当然，我们只讨论那些可以到达的点。
由于A和B线性相关，我们知道两个坐标上的情况是相似的。因此，我们可以只在X坐标上进行DP，计算到达X的方案数，我们知道这也同样会到达Y。
我们可以用Bellman-Ford算法加上动态规划来计算到达终点的方案数——最初是(x’,y’)。我们可以做两次Bellman-Ford来判断是否有环。
如果有环，将有无穷多种方案。否则DP将得到方案数。
对这种情况更详细的说明，请看tester’s solution
还有数论
在解决过程中，我们始终需要计算组合数模10^9+7的值。
而且，我们需要在模10^9+7的域内进行高斯消元，这意味着高斯消元中所有的除法都由乘以逆元的方法进行。
组合数的问题可以用预先计算阶乘模10^9+7的余数以及乘法逆元来解决。由于组合数的范围不很大，我们可以这么做：
inv = Array[10000]
for i = 2 to 10000
inv[i] = modulo_power(i, 1000000005)
fact = Array[10000]
ifact = Array[10000]
fact[1] = ifact[1] = 1
for i = 2 to 10000
fact[i] = fact[i-1] * i mod 1000000007
ifact[i] = ifact[i-1] * inv[i] mod 1000000007
其中fact是阶乘模10^9+7的余数，而ifact是其乘法逆元。
现在，
C(n,r) = fact[n]*ifact[r]*ifact[n-r] mod 1000000007
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