SARSA算法是一种基于强化学习的算法，用于处理序贯决策问题。它是一种基于状态-行为-奖励-状态-行为（State-Action-Reward-State-Action）的学习方法。SARSA算法中的"SA"指的是当前状态和行为，而"SA"的下一个部分指的是下一个状态和行为。

  与SARSA算法相比，Q学习是一种基于价值迭代的强化学习算法。Q-learning基于状态-行为-价值（State-Action-Value）的学习方法，其目标是学习到一个价值函数Q(s, a)，其中s表示状态，a表示行为。Q学习通过观察环境中的奖励和转移概率来更新Q值。

  主要的区别在于SARSA和Q学习在更新Q值时的不同方式。SARSA是一种通过在时间步t+1上进行一步一步的更新来逼近Q值的算法。具体来说，SARSA算法在每个时间步根据当前状态和行为获取奖励，然后根据下一个状态和下一个行为以及下一个状态行动值来更新当前状态行动值。这种行为保证了SARSA在更新Q值时会基于当前的策略选择下一个行为。

  相比之下，Q学习算法则是一种更为自主的学习方法。Q学习在每个时间步仅仅根据当前状态和行为获取奖励以及最大的下一个状态行动值来更新当前状态行动值。这种行为使得Q学习不需要依赖于环境和策略的模型信息，其学习过程更为简单和直接。

  简而言之，SARSA和Q学习的区别在于它们在更新Q值时使用的策略选择方式不同。SARSA是一种on-policy的学习算法，它会考虑当前策略下的行为选择；而Q学习是一种off-policy的学习算法，它会试图学习出最优的策略同时不依赖于当前的行为选择。