C语言编程仿照分治算法中两个大整数相乘的算法策略，完成求解两个n×n阶的矩阵A与B的乘积的运算。n=2k,要求算法复杂度要小于O（n3）。

在C语言中，利用分治法解决两个n×n阶矩阵（这里假设n为2的幂次，即n = 2k）相乘的问题，并且追求时间复杂度低于O(n^3)，通常会采用Strassen矩阵乘法算法，这是一种并行计算下的优化版本。Strassen算法将一个大的矩阵分解为四个较小的子矩阵，通过七步运算（实际上是一种更复杂的递归结构）替代传统的25次基本乘法操作，理论上可以达到O(n^log2(7)) ≈ O(n^{2.807})的复杂度。

以下是简单的Strassen矩阵乘法的伪代码描述：

void strassen(int a[4][4], int b[4][4], int c[4][4]) {
    int m[4][4], p[4][4];
    
    // 分割矩阵
    split(a, m, p);
    split(b, m + 1, p + 1);

    // 七个核心子矩阵计算
    // ... 这里包含七个递归调用和一些加法、减法和赋值操作 ...

    // 合并结果到c数组
    merge(c, m, p);
}

// 辅助函数分割和合并矩阵
void split(int matrix[4][4], int part1[2][2], int part2[2][2]) {
    // ... 代码负责复制矩阵的一部分到part1和part2 ...
}

void merge(int matrix[4][4], int part1[2][2], int part2[2][2]) {
    // ... 代码负责从part1和part2恢复完整的矩阵到matrix ...
}

实际编写时，你需要根据这个框架，详细写出每个子矩阵的计算以及合并过程，同时注意递归终止条件（当矩阵尺寸小到一定程度时，可以直接使用普通矩阵乘法），以及边界条件处理。