矩阵相乘的实现。构建n维整数矩阵X，Y，计算 Z=X*Y 要求1： 使用循环结构 要求2： 完全不使用循环

矩阵相乘是一个线性代数的基础操作，在计算机程序中通常通过嵌套循环实现。对于两个给定的二维矩阵A和B，结果矩阵C的每个元素C[i][j]等于A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。

**使用循环结构实现**：

def matrix_multiply(A, B):
    m, n = len(A), len(B[0])  # A的行数和B的列数
    result = [[0] * n for _ in range(m)]  # 初始化结果矩阵

    for i in range(m):  # 遍历A的每一行
        for j in range(n):  # 遍历B的每一列
            for k in range(len(B)):  # 遍历B的所有行
                result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

    return result

**完全不使用循环实现**（利用NumPy库，Python中常用的做法）：

import numpy as np

def matrix_multiply(A, B):
    if len(A[0]) != len(B):  # 检查能否相乘
        raise ValueError("Matrix dimensions do not match.")
    return np.dot(A, B)  # 使用numpy的dot函数完成矩阵乘法

在这个例子中，`np.dot()`内部已经优化了算法，避免了手动的循环操作。