实现Strassen矩阵乘法算法的困难

在于以下几个方面：

1. 算法复杂性：Strassen算法是一种分治算法，通过将矩阵分解为较小的子矩阵来进行乘法运算。虽然该算法在理论上具有较低的时间复杂度（O(n^log2(7))），但实际实现起来较为复杂，需要处理较多的边界情况和递归调用。
2. 矩阵大小限制：Strassen算法要求输入的矩阵维度必须是2的幂次方。这意味着对于任意给定的矩阵，如果其维度不符合要求，则需要进行填充或截断操作，从而增加了额外的计算和内存开销。
3. 精度损失：由于Strassen算法中涉及到多次矩阵分解和递归运算，这可能导致数值精度的损失。特别是在矩阵规模较大时，累积的数值误差可能会导致结果的不准确性。
4. 实际效率：尽管Strassen算法在理论上具有较低的时间复杂度，但在实际应用中，由于其递归调用和较大的常数因子，其效率可能不如传统的矩阵乘法算法（如经典的分块矩阵乘法算法）。因此，在实际应用中，需要综合考虑算法复杂性和实际效率之间的权衡。

总结起来，实现Strassen矩阵乘法算法的困难主要体现在算法复杂性、矩阵大小限制、精度损失和实际效率等方面。在实际应用中，需要综合考虑这些因素，并根据具体场景选择合适的矩阵乘法算法。