我正在尝试使用Python中的networkx库实现Rapidly-Exploring Random Tree（RRT）。
在我的代码中，每个节点都定义为G.add_node(node_idx, pos = (x,y))。 ＆＃39; pos＆＃39; attribute包含每个节点的位置信息。 RRT算法的关键步骤之一是首先在配置空间内随机采样一个点，然后选择具有最短欧氏距离的节点作为父节点，并创建具有一定步长的子节点。 （假设没有障碍）
一种天真的方法是相对于采样点遍历所有节点并计算所有欧几里德距离，然后返回具有最小距离的节点。有没有其他更好的方法来实现这一目标？或者任何可以为我做的内置库？