问题定义1：Strassen矩阵乘法，设A和B是2个n×n矩阵，它们的乘积C也是n×n矩阵。 要求： （1）采用分治法求乘积； （2）采用两个文件（XX.h和XX.cpp）写代码，声明程序写在头文件，定义程序写在源文件。 （3）n>4，实际执行时间、实际占用空间；写出C＋＋代码

Strassen矩阵乘法是一种利用分治策略加速矩阵乘法运算的算法，它是由德国数学家Volker Strassen于1969年提出的。传统矩阵乘法的时间复杂度为O(n^3)，而Strassen算法将这个复杂度降低到了O(n^log2(7))，在小规模矩阵乘法上效率较高。

以下是基本的C++实现步骤：

**XX.h** (头文件)

#ifndef MATRIX_MULTIPLY_H
#define MATRIX_MULTIPLY_H

#include <vector>
using namespace std;

// 定义函数模板，返回值类型为Matrix类型
template <typename T>
class Matrix {
public:
    vector<vector<T>> data;
    // 其他矩阵操作...
};

// Strassen矩阵乘法的函数声明
template <typename T>
Matrix<T> strassenMultiply(const Matrix<T>& A, const Matrix<T>& B);

#endif

**XX.cpp** (源文件)

#include "XX.h"

template <typename T>
Matrix<T> strassenMultiply(const Matrix<T>& A, const Matrix<T>& B) {
    if (A.data.size() != B.data.size() || A.data[0].size() != B.data[0].size()) {
        throw runtime_error("Matrices must have the same dimensions for multiplication.");
    }

    // 根据矩阵大小判断是否需要递归还是直接计算
    if (A.data.size() <= 4) {
        return multiply(A, B);  // 递归到基础情况，这里使用传统的矩阵乘法
    }
    // 实现Strassen算法的具体步骤...
}

// 省略基础情况的传统矩阵乘法multiply()，这部分在源文件里完成

int main() {
    int n = 5;  // 可调整为大于4的实际大小
    Matrix<int> result = strassenMultiply(Matrix<int>(...), Matrix<int>(...));  // 创建矩阵并调用函数
    // 记录实际执行时间和空间，并打印结果
    cout << "实际执行时间: ...";
    cout << "实际占用空间: ...";
    return 0;
}

在这个例子中，你需要提供`multiply()`函数作为基础情况，用于处理n <= 4的矩阵乘法。实际的运行时间和空间消耗取决于编译器优化、硬件性能等因素，这通常需要在运行环境中通过计时和内存工具来测量。