盲目搜尋算法，也稱為非啟發式搜尋，是一種在問題求解過程中不使用啟發性知識的搜尋方法。這種搜尋方法不依賴於對問題域的特定知識或信息，而是遵循預定的搜尋策略進行。盲目搜尋算法的主要特點是它們不使用啟發式估計來指導搜尋方向，而是試圖找出給定問題的至少一個解。這類算法包括深度優先搜尋（DFS）、廣度優先搜尋（BFS）和疊代加深搜尋（IDFS）。
深度優先搜尋（DFS）：
從起始狀態出發，儘可能深地搜尋每一條路徑，直到找到目標狀態或搜尋完整個解空間。
使用棧來實現，通過回溯機制探索所有分支。
如果目標節點在搜尋路徑上，則能較快找到解；否則，如果路徑無窮，則可能無法找到解。
廣度優先搜尋（BFS）：
從起始狀態開始，逐層擴展搜尋，先訪問所有與起始狀態相鄰且未被訪問的狀態。
使用佇列來實現，能夠找到從起始狀態到目標狀態的最短路徑。
疊代加深搜尋（IDFS）：
結合了DFS和BFS的特點，通過不斷增加深度限制來避免DFS的盲目性。
如果在當前深度限制下無法找到解決方案，則增加深度限制後重新執行DFS。
盲目搜尋算法的優點是它們實現簡單，適用於問題狀態空間較小的情況。然而，它們的缺點是在面對複雜或龐大的狀態空間時效率較低，可能會導致組合爆炸問題。因此，盲目搜尋通常只適用於求解相對簡單的問題。