还可以继续优化吗，超过了时间限制。

如果还想进一步优化，可以发现，每次双倍操作都会让当前状态向目标状态靠近一步，而每次递减操作都只能让当前状态向目标状态靠近一步或者两步，具体是哪一步取决于当前状态与 target 的相对大小关系。所以，我们可以根据当前状态和目标状态的相对大小关系，选择递减操作或双倍操作。
具体的实现方法是，如果当前状态 cur 小于 target 的一半，那么双倍操作更优，否则递减操作更优。这个优化的思路类似于二分查找，每次通过比较当前状态和目标状态的相对大小关系，将搜索空间缩小一半。
下面是进一步优化后的 C++ 代码：
#include <queue>
using namespace std;

class Solution {
public:
int brokenCalc(int startValue, int target) {
if (startValue >= target) { // 特判，如果起始值已经大于等于目标值，直接递减即可
return startValue - target;
}
int depth = 0; // 记录操作次数
while (startValue < target) {
if (target % 2 == 0) { // 如果目标值是偶数，它只可能由一系列双倍操作得到
target /= 2;
} else { // 如果目标值是奇数，它只可能由一次递减操作和一系列双倍操作得到
target = (target + 1) / 2;
depth++;
}
depth++; // 双倍操作
}
return depth + startValue - target; // 最后一段距离，需要加上 startValue - target
}
};
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这个版本的代码更加高效，空间复杂度和时间复杂度都是 O(1)。