構造化された分解を用いたアルゴリズムの時間計算量を改善するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、特定の問題に対して最適化されたデータ構造を使用することで、アルゴリズムの効率を向上させることができます。例えば、構造化された分解の特性を利用して、特定のグラフの性質に基づいたヒューリスティックを導入することで、探索空間を縮小し、計算時間を短縮することが可能です。また、並列処理や分散コンピューティングを活用することで、構造化された分解を用いたアルゴリズムの実行速度を大幅に向上させることも考えられます。さらに、構造化された分解の特定のクラスに対して、より効率的なアルゴリズムを設計することも重要です。これにより、特定の問題に対する計算量を大幅に削減し、実用的なアプリケーションにおけるパフォーマンスを向上させることができます。