请问对于N*N的非确定性算法找最小值可以优化吗？

Question

NxN的问题，也就是说需要对数组中的每个元素遍历，
并和每个其他元素进行某种算法操作，非确定性就是说
这种算法操作结果不是确定的，其和当前遍历元素有关
比如说a[i]和数组中某个元素比如a[j]通过算法操作结果最小
而a[k]和a[l]通过算法操作结果最小，那给一个数组b
在b中记录a总每个元素通过操作的最小值，比如
b[i]记录a[i]和遍历找到的a[j]通过算法的最小值
b[k]记录a[k]和a[l]通过算法的最小值
这种问题下，我只能对于每个a[i]通过子循环
和每个a[j]都通过算法算一下，也就是这个时间复杂度是
NxN，如果数据量太大，就完全没有办法，太花时间了
我现在能做的是把a[i]和a[j]通过算法算出结果，
同时将a[j]和a[i]通过算法计算出结果，
将两个结果分别通过i和j主键放入hashMap中
以后查询就不需要再计算，但是不管怎样，这样的作法
都需要NxN次算法，没法提升性能，请问这种情况下，
可以有优化算法嘛

Answer 1

https://blog.csdn.net/fdl123456/article/details/103359915