问题定义1：Strassen矩阵乘法，设A和B是2个n×n矩阵，它们的乘积C也是n×n矩阵。 要求： （1）采用分治法求乘积； （3）n>4，实际执行时间、实际占用空间； 写出代码

Strassen矩阵乘法是一种非传统的矩阵乘法算法，它利用了矩阵运算的一些性质，将原问题分解成7个较小规模的矩阵相加和相乘的操作，而不是传统意义上的n^3操作。它的核心思想是将大的矩阵A和B分成四个子块，然后通过一些恒等变换和递归步骤计算出最终结果。

以下是Strassen矩阵乘法的基本步骤：

1. 将A和B分为四个子块：
A = [A11 A12]
[A21 A22]
B = [B11 B12]
[B21 B22]

2. 计算七个小矩阵：
P1 = A11 + A22
P2 = A21 + A22
P3 = A11 + A12
P4 = A21 + A11
Q1 = B11 * (P1 + P3)
Q2 = B22 * (P2 - P4)
Q3 = B11 * (P2 + P4) + B22 * P3
Q4 = B12 * P1 + B21 * (P2 - P3)

3. 通过递归计算并组合小矩阵，形成C矩阵：
C11 = Q1 + Q4
C12 = Q2
C21 = Q3
C22 = Q1 - Q2 + Q3 + Q4

4. 当n <= 4时，直接计算每个子矩阵的乘积。

关于时间和空间效率：
- 实际执行时间：Strassen算法理论上能减少大约一半的乘法次数，使得复杂度降低到O(n^log2(7)) ≈ O(n^{2.807})，相较于常规的O(n^3)，对于大矩阵有明显优势。然而，在实际应用中，由于递归和常数项的影响，可能并不总是比标准方法更快。
- 实际占用空间：算法需要存储中间结果，递归调用会增加栈的空间需求，因此空间复杂度接近于O(log n)。

下面是Python的一个简单实现（注意这只是一个简化的版本，实际实现可能涉及更复杂的边界处理和数据结构）：

def strassen(A, B):
    if len(A) == 1:
        return [[A[0][0] * B[0][0]]]

    # ... 完整的分治策略 ...

strassen([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]])