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该论文针对量子比特路由问题（QRP）提出了一种名为DIRSH的算法，采用启发式引导的随机分治策略。该方法将量子电路分割为多个区块，通过随机选择量子门和交换操作对每个区块进行优化。DIRSH算法通过重启机制和多臂老虎机参数的自适应调节实现全局搜索，同时结合深度敏感的局部剪枝技术保持平衡。在基于20量子比特IBMQ东京架构的RevLib基准测试中，相比三种LightSABRE变体算法，DIRSH在不同时间预算下均表现出更优性能，实现了更短的电路深度和更少的交换操作次数。这些结果证实，结合分块分解与老虎机驱动的启发式方法，能有效提升中等规模含噪声量子设备上的电路路由性能。