Q-learning和SARSA都是强化学习中常用的算法，它们有一些不同之处，并且适用于不同的场景。
首先，Q-learning是一种基于价值迭代的算法，它通过不断更新状态-动作对的价值函数来学习最优策略。在Q-learning中，Agent会选择采取具有最大Q值的动作来更新Q值，而不考虑接下来会采取什么动作。这种方法被称为“off-policy”，因为它的更新策略与实际采取的策略无关。
相比之下，SARSA是一种基于策略迭代的算法，它会根据当前策略选择下一个动作，并且在更新Q值时也会采取下一个动作的Q值来计算。因此，SARSA是一种“on-policy”方法，它会根据当前策略来更新Q值。
在应用场景上，Q-learning通常适用于需要探索不同动作并学习最优策略的情况，尤其是在Agent对环境的了解不够充分时。而SARSA更适用于对当前策略进行学习和改进的情况，尤其是在Agent对环境有一定了解并且需要考虑当前策略的情况下。
举个实际的案例来说明，比如在一个机器人学习走迷宫的任务中，如果机器人对迷宫的环境不够了解，需要不断尝试不同的动作来学习最优策略，那么可以选择Q-learning算法。而如果机器人已经对迷宫的环境比较了解，并且需要根据当前策略来学习和改进，那么可以选择SARSA算法。
综上所述，Q-learning和SARSA在算法原理和应用场景上有一些不同，需要根据具体的情况来选择合适的算法来解决问题。