请根据以上要求，给出完整且具有普遍适用性的C语言代码

为了提供一个通用的 C 语言代码片段来计算矩阵的 k 次方，我们可以使用动态内存分配和快速幂算法。下面是一个简单的示例，假设 `mod` 是 10^9 + 7：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define N 100 // 假设矩阵的最大维度
#define MOD 1000000007

typedef struct {
    int data[N][N]; // 存储矩阵元素
} Matrix;

// 矩阵乘法函数 (仅适用于小尺寸矩阵)
Matrix matrix_multiply(Matrix a, Matrix b) {
    Matrix result;
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            result.data[i][j] = 0;
            for (int k = 0; k < N; ++k) {
                result.data[i][j] += a.data[i][k] * b.data[k][j];
                result.data[i][j] %= MOD;
            }
        }
    }
    return result;
}

// 快速幂函数
Matrix matrix_power(Matrix a, int k) {
    if (k == 0) { // 如果 k 为 0，则返回单位矩阵
        Matrix identity;
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            for (int j = 0; j < N; ++j) {
                identity.data[i][j] = i == j ? 1 : 0;
            }
        }
        return identity;
    }

    Matrix half_kpow = matrix_power(a, k / 2);
    Matrix res = matrix_multiply(half_kpow, half_kpow); // 半次幂的结果平方

    if (k % 2 != 0) { // 如果 k 为奇数，则加上一次原矩阵
        res = matrix_multiply(res, a);
    }

    return res;
}

int main() {
    int n, k;
    scanf("%d %d", &n, &k);

    Matrix A;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            scanf("%d", &A.data[i][j]);
        }
    }

    Matrix Ak = matrix_power(A, k);
    
    // 输出结果矩阵
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            printf("%d ", Ak.data[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

请注意，这个代码示例假设了矩阵的尺寸不大，如果要处理非常大的矩阵，你需要考虑其他更高效的算法或数据结构，比如稀疏矩阵存储。同时，由于题目要求对每个元素取模，所以这里使用了一个 `MOD` 常量，可以根据实际情况调整。