C - 矩阵乘法 - 使用最大可分配的RAM大小

以下是一个使用最大可分配的RAM大小解决矩阵乘法问题的示例代码：

import numpy as np

def matrix_multiplication(matrix1, matrix2):
    # 获取可分配的最大RAM大小
    ram_limit = np.linalg.norm(np.eye(matrix1.shape[0]), np.inf) * matrix1.shape[0] * matrix1.shape[1] * 8 / 1024 / 1024 / 1024

    # 判断矩阵乘法是否超过RAM限制
    if matrix1.shape[1] * matrix2.shape[0] > ram_limit:
        raise MemoryError("矩阵乘法超过RAM限制")

    # 执行矩阵乘法
    result = np.dot(matrix1, matrix2)

    return result

# 创建两个矩阵
matrix1 = np.random.rand(1000, 1000)
matrix2 = np.random.rand(1000, 1000)

# 调用矩阵乘法函数
result = matrix_multiplication(matrix1, matrix2)
print(result)

在这个示例中，我们使用numpy库来执行矩阵乘法。首先，我们计算出可分配的最大RAM大小，即矩阵的行数乘以列数乘以每个元素的大小（这里假设每个元素是64位double类型）。然后，我们将矩阵乘法的结果存储在result变量中，并将其打印出来。

如果矩阵乘法超过了RAM限制，我们会抛出一个MemoryError异常。这样我们就可以在执行矩阵乘法之前检查是否超过了RAM限制，并采取适当的措施。