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量子计算在特定应用中已展现出相对于超级计算的显著优势，并在机器学习、密码学、金融等领域展现出广阔前景。量子预言机在许多量子算法中非常常见，其资源消耗直接影响了算法性能。然而，现有预言机设计往往存在资源开销高、兼容性有限的问题，同时缺乏结构化的描述工具和复杂度分析方法。本工作提出了一种分层递归综合评估（HRSE）模型，能够对预言机进行形式化描述和精确的量子门复杂度分析。基于该模型，该团队提出了一种自适应空间-深度权衡（ASDT）算法，用于在固定量子比特约束下生成预言机结构。该研究提供了理论证明，表明ASDT算法在给定量子比特数下能够实现最优门数量。实验结果表明，在变量数量分别为10、15和20的情况下，与W-cycle方法相比，ASDT算法平均量子电路深度降低了53.99%。