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随机访问编码（RAC）将L比特字符串编码为k比特（L>k）消息，从中可以高概率恢复任意指定源比特。其量子对应物——量子随机访问编码（QRAC）则用k个量子比特取代k比特消息。尽管经典和量子场景下解码成功概率的上界已被长期研究，但最优编码的显式构造仅在特殊情况下已知，甚至对经典RAC亦是如此。本文开发了一个针对平均和最差情况下经典(L,k)-RAC的构造性框架。研究表明，最优编码设计可简化为分别在{0,1}^L和[0,1]^L空间中选择2^k个点（对应平均和最差情况准则），以最小化类距离目标函数。这一特征化结果为通用(L,k)情形提供了显式构造。当k=L−1时，该团队进一步获得两种准则下闭式最优编码器与解码器，并证明所得经典(L,L−1)-RAC达到了相应已证明上界。研究还表明，这些最优经典编码诱导出的(L,L−1)-QRAC达到了解码成功概率的猜想上界。数值优化显示平均情况下RAC与QRAC差异甚微，但在最差非渐近场景中可能存在显著经典-量子差距。