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该研究团队提出了一种用于求解完美迷宫的量子算法，其通过将路径寻找任务转化为结构化搜索问题来实现。基于格罗弗振幅放大原理，该算法将所有候选路径编码为叠加态，并利用基于量子算术的可逆适应度算子评估各路径与目标的接近程度。该算法通过格罗弗兼容预言机标记高适应度状态，并采用自适应截断策略进行迭代优化搜索。 研究内容包括形式化定义、酉算子构造及收敛性证明，同时提供了资源分析结果，证明该算法在迷宫规模和路径长度上具有高效扩展性。该框架为量子-经典混合路径规划奠定了理论基础，完整描述了从量子态编码到振幅放大的全流程，包括预言机设计和适应度评估方案。该方法可轻松扩展至其他搜索领域，例如树状结构或无环图上的导航任务。