class Combination:
    def __init__(self, n_max, mod=10**9+7):
        # O(n_max + log(mod))
        self.mod = mod
        f = 1
        self.fac = fac = [f]
        for i in range(1, n_max+1):
            f = f * i % mod
            fac.append(f)
        f = pow(f, mod-2, mod)
        self.facinv = facinv = [f]
        for i in range(n_max, 0, -1):
            f = f * i % mod
            facinv.append(f)
        facinv.reverse()

    def __call__(self, n, r):  # self.C と同じ
        return self.fac[n] * self.facinv[r] % self.mod * self.facinv[n-r] % self.mod

    def C(self, n, r):  # 0 <= r <= n
        return self.fac[n] * self.facinv[r] % self.mod * self.facinv[n-r] % self.mod

    def P(self, n, r):  # 0 <= r <= n
        return self.fac[n] * self.facinv[n-r] % self.mod

    def H(self, n, r):
        return self.fac[n+r-1] * self.facinv[r] % self.mod * self.facinv[n-1] % self.mod

    def rising_factorial(self, n, r):  # 上昇階乗冪 n * (n+1) * ... * (n+r-1)
        return self.fac[n+r-1] * self.facinv[n-1] % self.mod

    def stirling_first(self, n, k):  # 第 1 種スターリング数  lru_cache を使うと O(nk)  # n 要素を k 個の巡回列に分割する場合の数
        if n == k: return 1
        if k == 0: return 0
        return (self.stirling_first(n-1, k-1) + (n-1)*self.stirling_first(n-1, k)) % self.mod

    def stirling_second(self, n, k):  # 第 2 種スターリング数 O(k + log(n))  # n 要素を区別のない k グループに分割する場合の数
        if n == k: return 1  # n==k==0 のときのため
        return self.facinv[k] * sum((-1)**(k-m) * self.C(k, m) * pow(m, n, self.mod) for m in range(1, k+1)) % self.mod

    def balls_and_boxes_3(self, n, k):  # n 要素を区別のある k グループに分割する場合の数  O(k + log(n))
        return sum((-1)**(k-m) * self.C(k, m) * pow(m, n, self.mod) for m in range(1, k+1)) % self.mod

    def bernoulli(self, n):  # ベルヌーイ数  lru_cache を使うと O(n**2 * log(mod))
        if n == 0: return 1
        if n % 2 and n >= 3: return 0  # 高速化
        return (- pow(n+1, self.mod-2, self.mod) * sum(self.C(n+1, k) * self.bernoulli(k) % self.mod for k in range(n))) % self.mod

    def faulhaber(self, k, n):  # べき乗和 0^k + 1^k + ... + (n-1)^k
        # bernoulli に lru_cache を使うと O(k**2 * log(mod))  bernoulli が計算済みなら O(k * log(mod))
        return pow(k+1, self.mod-2, self.mod) * sum(self.C(k+1, j) * self.bernoulli(j) % self.mod * pow(n, k-j+1, self.mod) % self.mod for j in range(k+1)) % self.mod

    def lah(self, n, k):  # n 要素を k 個の空でない順序付き集合に分割する場合の数  O(1)
        return self.C(n-1, k-1) * self.fac[n] % self.mod * self.facinv[k] % self.mod

    def bell(self, n, k):  # n 要素を k 個以下に分割する場合の数  O(k**2 + k*log(mod))
        return sum(self.stirling_second(n, j) for j in range(1, k+1)) % self.mod

T = int(input())
comb = Combination(2 * 10**6)
Ans = []
for _ in range(T):
    s = input()
    n, r = map(int, s[2:-1].split(","))
    if s[0]=="C":
        Ans.append(comb.C(n, r) if 0 <= r <= n else 0)
    elif s[0]=="P":
        Ans.append(comb.P(n, r) if 0 <= r <= n else 0)
    else:
        Ans.append(comb.H(n, r))
print("\n".join(map(str, Ans)))