在计算机科学中，启发式搜索（也称为有信息搜索或智能搜索）利用问题的启发信息来指导搜索过程。启发信息是对问题的一种估计或评估，可以帮助搜索算法更加聪明地选择搜索路径，从而更高效地找到解决方案。启发式搜索常用的算法包括启发式函数评估的最佳优先搜索（Best-FirstSearch）、A*算法等。启发式搜索算法通过评估每个搜索节点的启发值，选择最有希望的节点进行扩展，以便更快地找到解决方案。启发式搜索基于对问题的先验知识和经验，以引导搜索方向，减少搜索空间，提高搜索效率。
启发式搜索算法通常使用启发函数（heuristicfunction）来评估节点的潜在价值。启发函数根据问题的特定特征和目标，为每个节点分配一个估计值。这个估计值用于指导搜索过程，选择具有最高估计值的节点进行扩展。启发式搜索的目标是在搜索过程中尽可能快地找到最优解或接近最优解。
下面是几个示例，展示启发式搜索在不同领域的应用：
这些例子仅是启发式搜索在实际问题中的应用的一小部分。启发式搜索在众多领域中都有广泛的应用，包括路径规划、机器学习、自然语言处理等。通过利用问题领域的启发信息，启发式搜索能够在搜索过程中快速找到解决方案，提高效率和准确性。然而，启发式搜索的效果也受到启发函数设计和问题特点的影响，需要综合考虑问题的复杂性和需求，选择合适的启发式搜索方法来解决具体问题。
盲目搜索（也称为无信息搜索或朴素搜索）是一种基于问题状态空间的搜索方法，它没有关于问题结构的先验知识。盲目搜索仅根据搜索算法的规则来进行搜索，无法评估或利用问题的特征。常见的盲目搜索算法包括广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、迭代加深搜索等。
启发式搜索通过利用问题领域的启发信息，可以在搜索过程中更加高效地找到解决方案。相比之下，盲目搜索方法没有问题领域的先验知识，只是按照搜索策略进行扩展，搜索效率较低。然而，启发式搜索并不保证找到最优解，它的解决质量受启发函数设计和问题特点的影响。因此，在选择搜索方法时需要综合考虑问题的特点和需求，以达到最佳的搜索效果。