前缀和，模优化，小费马定理（Python）

思路：首先看到子数组，多次查询，首先要想到前缀和。不过要注意两点：1.的值不包括0，因此不用担心后续除到0的情况；2.乘积之后的值可能会非常大，如果不提前取mod的话，肯定会超时。因此我们处理一个带mod的前缀和数组pre，后续查询就采用pre[r] // pre[l - 1]然后取mod得到最终结果

对于有除法的取模，我们需要用到小费马定理。具体来说，要求mod是质数，此时有。很常用的公式，记住即可。然后对于Python来说，pow内置函数的功能类似于快速幂，直接用即可；对于其他语言来说，要手搓一个qpow出来才行

代码：

import sys
input = lambda: sys.stdin.readline().strip()

import math
inf = 10 ** 18

def I():
    return input()

def II():
    return int(input())

def MII():
    return map(int, input().split())

def GMI():
    return map(lambda x: int(x) - 1, input().split())

def LI():
    return input().split()

def LII():
    return list(map(int, input().split()))

def LFI():
    return list(map(float, input().split()))

fmax = lambda x, y: x if x > y else y
fmin = lambda x, y: x if x < y else y
isqrt = lambda x: int(math.sqrt(x))

'''

'''

def solve():
    n, q = MII()
    a = LII()

    mod = 10 ** 9 + 7
    pre = [1] * (n + 1)
    for i in range(n):
        pre[i + 1] = (pre[i] * a[i]) % mod

    out = []
    for _ in range(q):
        l, r = MII()
        out.append((pre[r] * pow(pre[l - 1], mod - 2, mod)) % mod)
    print(' '.join(map(str, out)))

t = 1
# t = II()
for _ in range(t):
    solve()