写出calculate_cost函数

`calculate_cost` 函数通常是用于路径规划中计算两点之间代价的一个辅助函数。它的具体实现取决于问题的实际背景和需求，比如在图论中可能涉及的是距离、时间、步数等。对于二维空间中两点间距离的计算，我们可以使用欧几里得距离公式。以下是基于这种简单情况的示例实现：

def calculate_cost(start_point, end_point):
    x_diff = abs(end_point[0] - start_point[0])  # 绝对值表示向右或向左的距离
    y_diff = abs(end_point[1] - start_point[1])  # 同理，向上或向下的距离

    # 对于二维空间，如果x轴和y轴都是整数，我们可以使用曼哈顿距离公式简化计算
    # 曼哈顿距离 = |x1-x2| + |y1-y2|
    manhattan_distance = x_diff + y_diff

    # 如果需要考虑实际的空间限制，例如地形起伏或障碍物，可能需要更复杂的算法，比如加权距离
    # 或者使用其他距离度量标准，如直线距离（Pythagorean theorem）
    
    # 一般情况下，如果没有特定的复杂度要求，曼哈顿距离已经足够用了
    return manhattan_distance

这个函数接受两个位置元组作为输入（例如`(x1, y1)` 和 `(x2, y2)`），然后计算它们之间的曼哈顿距离。在路径规划中，这个距离会被用于确定下一步的最优选择。

请注意，这只是一个基础的示例，实际应用场景可能会有所不同。如果你的问题涉及到更复杂的成本计算或者环境特性，你可能需要调整或扩展这个函数。