状态空间的盲目搜索
根据状态空间所采用的数据结构的不同，可分为图搜索算法和树搜索算法。由于图搜索算法且一般问题都可用树搜索算法解决，于是主要讨论树搜索算法，包括一般和代价树。
一般树的盲目搜索主要包括深度优先和广度优先两种搜索算法。
广度优先算法
也称为宽度优先算法，是一种先生成的节点先扩展的策略。
算法精髓：从初始节点$S_0$开始逐层向下扩展，在第n层还没有完全搜索完之前不会进入第n+1层的搜索。Open表中的节点总是按进入的先后排序，先进入的节点排在前面。
算法描述：
- 把初始节点
$S_0$放入Open表中 - 如果
Open表为空，则问题无解，失败退出 - 把
Open表的第一个节点取出，放入Closed表，并记该节点为n - 考察节点
n是否为目标节点，若是，则得到问题的解，成功退出 - 若节点
n不可扩展，则转第二步 - 扩展节点
n，将其子节点放入Open表的尾部，并未每一个子节点设置指向父节点的指针，然后转到第二步。
总结
广度优先搜索是一种完备策略，即只要问题有解，算法就一定可以找到解。并且，广度优先算法找到的解还一定是路径最短的解。
缺点是盲目性较大，特别是当目标节点与初始节点距离较远时，将产生许多无用的节点，效率较低。
深度优先算法
算法步骤基本与广度优先算法相同，只是Open表中的排序不同，在深度优先算法中，后进入Open表的节点总是排在最前面。即后生成的节点先扩展。
总结
深度优先算法是一种非完备策略，即某些本身有解的问题，该算法可能找不到最优解，甚至找不到解。常见做法是增加一个深度限制，当达到一定深度时，停止深度搜索，转向宽度搜索。这种算法也叫有界深度优先算法。