最优矩阵乘法 【问题描述】给定m0,…mn。 假定有n个矩阵A1,…,An，其中Ai的尺寸为mi-1×mi。 问题：根据这n个矩阵的尺寸，设计一个计算顺序去计算A1*…*An，使得总的计算量最小。写出代码C语言

最优矩阵乘法通常指的是Strassen算法，它是一种用于高效并行计算矩阵乘法的方法，由Volker Strassen在1969年提出，目的是减少常规矩阵乘法的运算次数。相比于传统的O(n^3)复杂度，Strassen算法可以将这个复杂度降低到大约O(n^log_2(7)) ≈ O(n^{2.807})。

然而，值得注意的是，尽管Strassen算法在理论上有优势，但在实际应用中，由于分治策略带来的递归开销以及数据布局的问题，对于小规模矩阵，标准的BLAS库提供的矩阵乘法往往已经足够快，性能上并没有明显提升。而且，现代处理器的SIMD指令集优化通常会使直接乘法效率更高。

如果你想了解如何用C语言编写Strassen算法，这通常涉及到递归函数和数组的深度复制，这里仅提供一个简化的描述，完整实现会相当复杂：

// 这里只是一个基础版的Strassen算法模板，不是完整的并行版本
void strassen(int m, int n, float a[4][4], float b[4][4]) {
    if (m < 4 || n < 4)
        return standard_matrix_multiply(a, b); // 转换回普通矩阵乘法

    float c11[4][4], c12[4][4], c21[4][4], c22[4][4];
    // ... 分割、计算各个子矩阵 ...

    strassen(m / 2, n / 2, a, c11);
    strassen(m / 2, n / 2, a + m / 2, c12);
    strassen(m / 2, n / 2, b, c21);
    strassen(m / 2, n / 2, b + n / 2, c22);

    // ... 合并子矩阵 ...

    // 更复杂的合并操作
}

// 标准的矩阵乘法作为基本操作
float standard_matrix_multiply(float a[4][4], float b[4][4]) {
    // 实现普通的矩阵乘法...
}