function BuildRRT(qinit, K, Δq) T.init(qinit) for k = 1 to K qrand = Sample() qnearest = Nearest(T, qrand)if Distance(qnearest, qgoal) < Threshold then return true qnew = Extend(qnearest, qrand, Δq) moving from qnearest an incremental distance in the direction of qrand if qnew ≠ NULL then T.AddNode(qnew) return false

这是一个RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的伪代码。RRT是一种用于路径规划的算法，主要用于机器人运动规划等领域。

这个算法的输入包括初始状态qinit，迭代次数K和步长Δq。算法会从初始状态qinit开始，不断生成一个随机的状态qrand，并将其连接到离它最近的树节点qnearest上，以生成一棵树T。每次连接时，会从qnearest开始，沿着连接方向以Δq的步长移动，直到达到qrand或者遇到障碍物为止。如果连接成功，生成一个新的节点qnew，并将其添加到树T中，否则不生成新节点。迭代K次后，如果找到了一条从qinit到qgoal的路径，则返回true，否则返回false。

需要注意的是，这里使用了一些自定义的函数，如Sample()用于生成随机状态，Nearest()用于查找树中离给定状态最近的节点，Extend()用于沿着连接方向生成新节点。这些函数的具体实现可能因应用而异。