抽稀算法是一類用於簡化曲線或點集的算法，主要用於減少數據量、加快計算速度，在地圖繪製、路徑規劃等領域有廣泛套用。常見的抽稀算法包括：
道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker algorithm）。這是一種常用的抽稀算法，其基本思想是找到曲線上的關鍵點來近似曲線。算法從曲線的首末點開始，計算曲線上所有點到一條連線首末點的直線的距離，如果最大距離小於給定的閾值，則剔除中間點；如果最大距離大於閾值，則保留該點和將其作為關鍵點，並對曲線進行分段簡化。
Ramer-Douglas-Peucker算法（RDP算法）。這是一種改進後的算法，結合了道格拉斯-普克算法和Ramer算法的特點，通過遞歸方式簡化曲線。
垂距限值法。這是一種簡化版本的Ramer-Douglas-Peucker算法，通過計算所有點到起點和終點連線的垂距，根據垂距與閾值的大小關係來決定是否保留該點。
線段過濾法。該方法根據線段長度與過濾值的比較來決定是否保留線段，如果線段長度小於過濾值，則以線段的中點代替該線段。
步長法。沿曲線每隔一定的步長抽取一點，然後用直線或曲線擬合逼近，適用於規則或直線段較多的情況。
這些算法各有優缺點，適用於不同的套用場景。例如，道格拉斯-普克算法和RDP算法適用於需要保持曲線形狀特徵的場景，而步長法適用於規則或直線段較多的情況。選擇合適的抽稀算法取決於具體套用的需求和數據的特點。