通常通过以下指标来衡量：
- 时间复杂度：这是评估算法执行所需时间的量度。它通常用大O符号表示，给出了算法运行时间随着输入规模增长的增长率。例如，一个时间复杂度为O(n^2)的算法在处理大规模输入时会比时间复杂度为O(n log n)的算法慢。
- 空间复杂度：这是评估算法执行所需内存或存储空间的量度。它也用大O符号表示，给出了算法所需空间随着输入规模增长的增长率。例如，一个空间复杂度为O(n)的算法在处理大规模输入时需要比空间复杂度为O(1)的算法更多的内存。
- 完备性：算法是否总是能够找到一条从起点到终点的路径（如果存在的话）。一个完备的路径规划算法保证在有限时间内找到一条路径，或者确定不存在路径。
- 最优性：算法是否总是能够找到最短或最优的路径。对于某些问题，可能存在多个最优解，而算法应至少找到一个。
- 适应性：算法处理不同类型环境地图的能力。例如，有些算法可能在规则网格上表现良好，而其他算法则更适合处理复杂的非结构化环境。
- 效率：算法在实际硬件上运行时的实际性能，包括CPU时间和内存使用。这可能与理论上的时间复杂度和空间复杂度有所不同，因为它还受到实际数据结构和计算机架构的影响。
- 鲁棒性：算法在面对噪声、不确定性或不完整信息时的表现。鲁棒的路径规划算法能够在不利条件下仍能找到合适的路径。
- 可扩展性：算法处理大规模问题的能力。随着问题规模的增加，算法的效率应该不会显著下降。
在实际应用中，选择路径规划算法时，通常需要在上述指标之间进行权衡，以找到最适合特定应用场景的算法。例如，在实时系统中，可能更倾向于选择时间效率高的算法，而在资源受限的设备上，则可能需要选择空间效率高的算法。
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