Grover量子搜索算法是量子计算机上的一个穷举算法,该算法以（?）量级的加速及其广泛的应用受到人们的关注（N=2ⁿ为数据库的大小）,本文对量子搜索算法进行了深入的研究,在提高算法成功率和降低特定条件下算法计算复杂性方面取得了以下结果:1.基于相位变换的量子搜索算法研究。将Grover量子搜索算法的π相位变换用任意Φ=φ（0≤Φ,φ≤2π）相位变换所替换,分析了算法成功率与任意相位变换、迭代次数及目标元素个数之间的关系;给出了给定迭代次数下的最优相位和算法成功率的最小值,进而以算法成功率和迭代次数二者间的权衡来选择不同的相位变换设计新的量子搜索算法;提出了1.018相位变换和0.062相位变换的量子搜索算法,算法的迭代次数分别为（?）和（?）,对任意目标元素个数M,算法成功率不低于93.43%和99.96%。2.量子部分搜索算法研究。对量子部分搜索算法中的最一般情况——多目标元素任意分布在多个目标块中进行了分析;刻画了含有不同目标元素个数的目标块进行Grover迭代时块中各元素几率幅的变化关系;给出并证明了多目标元素任意分布在多个目标块的量子部分搜索算法成立的条件,该条件保证了量子部分搜索算法能够以成功率为1和最小的迭代次数完成搜索;通过具体的数值运算,得出了目标元素个数分布情形与量子部分搜索算法所需的迭代次数之间的关系。3.量子中间相遇搜索算法研究。针对密钥可分型密码,将中间相遇攻击的思想引入Grover量子搜索算法,给出了量子中间相遇搜索算法,该算法利用空间换时间,以一定的存储复杂性为代价,大大降低了密钥穷尽的计算复杂性;在此基础上提出了三个密钥的三重DES量子中间相遇搜索算法,该算法的计算复杂性为O(56×2⁵⁶),存储复杂性为O(2⁵⁶)。