用矩阵乘向量的方式来优化两个10x10矩阵相乘的C代码，并分析优化后的cache命中率或不命中率

可以将两个10x10的矩阵相乘的C代码进行优化，使用矩阵乘向量的方式来计算。具体实现方式如下：

#define N 10

void matrix_multiply(int A[][N], int B[][N], int C[][N]) {
    int i, j, k;
    int Bt[N][N];
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < N; j++) {
            Bt[i][j] = B[j][i];
        }
    }
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < N; j++) {
            int sum = 0;
            int *pA = A[i], *pB = Bt[j];
            for (k = 0; k < N; k++) {
                sum += *pA++ * *pB++;
            }
            C[i][j] = sum;
        }
    }
}

在这个实现中，我们将第二个矩阵B进行了转置，以便在计算矩阵乘法时可以在内层的循环中使用指针来访问矩阵A和B的元素。

我们还需要分析优化后的cache命中率或不命中率。优化后的矩阵乘法中，内层循环中的指针访问的是连续的内存地址，这会导致较高的cache命中率，因为连续的内存地址通常都在同一cache行中。矩阵B转置后会导致cache不命中率增加，因为矩阵B的元素在内存中的排列方式不再是连续的。但是由于矩阵B是一个小矩阵，其大小为10x10，因此它很可能会完全加载到cache中，从而减少cache不命中率的影响。此外，内层循环中的指针访问也可以利用CPU的预取机制来减少cache不命中率。

综上所述，优化后的矩阵乘法代码具有较高的cache命中率，同时可能会增加一些cache不命中率。但是由于矩阵B是一个小矩阵，因此cache不命中率的影响应该是可以接受的。