RRT算法（Rapidly-exploring Random Tree）是一种用于路径规划的算法，旨在快速生成连续空间中的随机样本，以探索未知环境并找到最佳路径。该算法最初由Steven M. LaValle于1998年提出，被广泛应用于机器人领域、自动驾驶和虚拟现实等领域。RRT算法的核心思想是通过不断扩展树结构来探索搜索空间。算法从起始状态开始，每次随机生成一个点，并找到树中最接近的节点，然后

A*算法是一种常用的寻路算法，被广泛应用于人工智能和游戏开发中。该算法通过评估每个节点的代价和启发式函数来找到最佳路径。在这篇博文中，我们将深入探讨A*算法的原理。A*算法的核心思想是在搜索过程中综合考虑两个因素：已经花费的代价和还需要花费的代价。具体而言，A*算法通过计算每个节点的综合评估函数f(n)来确定下一个最优的节点进行探索。其中，f(n)的计算方式为：f(n) = g(n) + h(n)