如何将O(N*M)优化为O(n**2)？

将O(NM)优化为O(n*2)的方法是使用动态规划算法。

动态规划是一种通过将问题分解为子问题并存储子问题的解来解决复杂问题的方法。在这种情况下，我们可以使用一个二维数组来存储子问题的解。

假设我们有一个大小为NM的矩阵，我们想要计算每个元素的平方。最简单的方法是使用两个嵌套的循环来遍历矩阵，并计算每个元素的平方。这将需要O(NM)的时间复杂度。

但是，我们可以使用动态规划来优化这个过程。我们可以创建一个与原始矩阵相同大小的二维数组，用于存储每个元素的平方。然后，我们可以使用两个嵌套的循环来遍历矩阵，并将每个元素的平方存储在新的二维数组中。这将需要O(N*M)的时间复杂度。

然而，我们可以进一步优化这个过程。注意到，我们只需要计算每个元素的平方，而不需要存储整个矩阵。因此，我们可以在计算每个元素的平方时，直接将结果存储在原始矩阵中。这样，我们只需要遍历矩阵一次，将每个元素的平方计算并存储在原始矩阵中。这将把时间复杂度降低到O(n**2)。

总结起来，将O(NM)优化为O(n2)的方法是使用动态规划算法，将每个元素的平方直接存储在原始矩阵中，而不是使用额外的二维数组来存储结果。这样可以将时间复杂度降低到O(n*2)。