经典随机游走中，粒子像醉汉一样无规则移动。量子版本则完全不同——叠加态让粒子同时探索多条路径，干扰效应反而加速了扩散。

研究团队证明：在特定图结构上，量子随机游走到达目标节点的速度，比经典情形快指数倍。这不是常数倍的优化，是复杂度级别的跃迁。

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关键在图的"扩展性"。高扩展图（如超立方体）中，量子干扰 constructive 叠加，传播速度被彻底改写。低扩展图则未必受益，量子优势消失。

这对算法设计意味着什么？搜索、采样、模拟——凡依赖随机游走的场景，都可能被重新发明。量子计算的应用边界，正在从特定问题向通用工具蔓延。