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该研究团队调查了Ambainis等人（SODA'19会议）提出的动态规划量子算法。尽管这些算法能提供可证明的复杂度加速效果，并适用于多种NP难问题，但它们存在一个显著缺陷：需要大量量子随机存取存储器（QRAM），而该硬件在物理量子计算机中的实现可能极具挑战性。本工作探索了如何通过时间换空间的策略来优化空间复杂度，同时仍保持相对于经典算法的加速优势。研究人员通过调整算法参数并将其与“量子化”经典策略相结合，展示出创新的量子时空权衡方案。