用矩阵乘向量的方式来优化两个10x10矩阵相乘的C代码

在矩阵相乘的过程中，可以利用矩阵乘向量的方式来优化C代码。具体来说，可以将一个10x10矩阵看作是10个长度为10的向量，将另一个10x10矩阵看作是10个宽度为10的向量。这样，就可以将矩阵相乘转化为10次向量内积的计算。

下面是一个示例代码：

#define SIZE 10

void mat_mul_optimized(float A[SIZE][SIZE], float B[SIZE][SIZE], float C[SIZE][SIZE]) {
    float Bt[SIZE][SIZE];

    // 先对 B 进行转置
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            Bt[i][j] = B[j][i];
        }
    }

    // 对矩阵进行相乘
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            float sum = 0.0;
            for (int k = 0; k < SIZE; k++) {
                sum += A[i][k] * Bt[j][k];
            }
            C[i][j] = sum;
        }
    }
}

在这个代码中，我们先对B矩阵进行转置，然后再对A和转置后的B进行矩阵相乘。这样，每次计算的时候，可以利用向量内积的方式进行计算，从而减少了乘法和加法的次数，从而优化了程序的性能。