用MPI_Send和MPI_Recv实现矩阵相乘，给出C语言的完整代码

在分布式内存环境中，如使用Message Passing Interface (MPI)进行并行计算，矩阵相乘可以采用分块发送和接收的方式。这里是一个简单的例子，展示了如何使用`MPI_Send`和`MPI_Recv`函数进行矩阵A和B的相乘，假设我们有三个进程，每个负责矩阵的一部分：

#include <mpi.h>
#include <stdio.h>

// 矩阵数据类型
typedef struct {
    int rows, cols;
    float** data;
} Matrix;

void matrix_multiply_MPI(Matrix A, Matrix B, Matrix* result) {
    int rank, size, row, col, i, j, k, block_size = 10; // 假设每块大小为10行
    MPI_Status status;

    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    if (rank == 0) { // 主节点分配任务并发送数据
        // 分配矩阵给各个进程
        for (row = 0; row < A.rows; row += block_size) {
            for (col = 0; col < B.cols; col++) {
                MPI_Ssend(&A.data[row][col], block_size * sizeof(float), MPI_FLOAT, 1, col, MPI_COMM_WORLD);
                MPI_Ssend(&A.data[row][col], block_size * sizeof(float), MPI_FLOAT, 2, row, MPI_COMM_WORLD);
            }
        }

        // 接收结果
        result->rows = A.rows;
        result->cols = B.cols;
        result->data = malloc(result->rows * result->cols * sizeof(float));
        for (i = 0; i < result->rows; i++) {
            for (j = 0; j < result->cols; j++) {
                float sum = 0;
                MPI_Recv(&sum, 1, MPI_FLOAT, MPI_ROOT, i, MPI_COMM_WORLD, &status);
                MPI_Recv(&result->data[i][j], 1, MPI_FLOAT, MPI_ROOT, j, MPI_COMM_WORLD, &status);
            }
        }
    } else if (rank == 1 || rank == 2) { // 从属节点处理数据
        while (true) {
            float* data;
            MPI_Request reqs[2]; // 请求数组

            MPI_Irecv(&data, block_size * sizeof(float), MPI_FLOAT, 0, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &reqs[rank - 1]);
            MPI_Waitany(2, reqs, &status); // 等待任一请求完成

            switch (status.MPI_SOURCE) {
                case 0: // 收到矩阵A的部分
                    // 处理接收到的数据...
                    break;
                case 1: // 收到矩阵A的部分
                    // 处理接收到的数据...
                    break;
                default:
                    printf("Invalid source %d\n", status.MPI_SOURCE);
                    MPI_Abort(MPI_COMM_WORLD, 1);
                    break;
            }

            // 发送结果到主节点
            MPI_Send(&result->data[row][col], 1, MPI_FLOAT, MPI_ROOT, col, MPI_COMM_WORLD);
        }
    }

    MPI_Finalize();
}