数据结构用一维数据模拟一个对称矩阵（方阵）A，并求该矩阵的n次方，A^n（数据集自行设计）；

对称矩阵是一种特殊的矩阵，其上三角和下三角元素对称相等。因此，可以只存储上三角或下三角的元素，从而将一个对称矩阵压缩成一个一维数组。具体实现如下：

假设对称矩阵 A 是一个 n × n 的矩阵，我们只存储上三角的元素，即 A[i][j] (i ≤ j) 对应的一维数组中的元素 A[k]，其中 k = i * (i - 1) / 2 + j - 1。

对于 A 的 n 次方，我们可以使用矩阵快速幂的方法，即将 A 转化为一个矩阵，然后将矩阵 A 的 n 次方转化为矩阵快速幂问题。具体实现如下：

1. 定义矩阵乘法函数 multiply(A, B)，其中 A 和 B 是 n × n 的矩阵，函数返回它们的乘积 C = A × B。

2. 定义矩阵快速幂函数 matrix_pow(A, n)，其中 A 是 n × n 的矩阵，函数返回 A 的 n 次方。

3. 对于矩阵快速幂函数 matrix_pow(A, n)，如果 n = 0，返回一个 n × n 的单位矩阵；否则，如果 n 是偶数，返回 matrix_pow(multiply(A, A), n/2)，如果 n 是奇数，返回 multiply(A, matrix_pow(multiply(A, A), (n-1)/2))。

4. 将对称矩阵 A 转化为一个 n × n 的矩阵 B，其中 B[i][j] = B[j][i] = A[i][j]。

5. 计算矩阵 B 的 n 次方，即 matrix_pow(B, n)。

6. 将矩阵 B 的结果转化为对称矩阵 A 的一维数组形式。

这样，我们就可以用一维数组模拟一个对称矩阵，并求该矩阵的 n 次方了。