BFS（广度优先搜索）在无权无向图中不会失败，因为它可以找到从起始节点到任意其他节点的最短路径。下面是一个示例代码，展示了如何使用BFS来解决无权无向图的最短路径问题。

from collections import deque

def bfs(graph, start, end):
    visited = set()
    queue = deque([(start, [start])])

    while queue:
        node, path = queue.popleft()
        if node == end:
            return path
        
        visited.add(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append((neighbor, path + [neighbor]))
    
    return None

# 无权无向图的邻接表表示
graph = {
    'A': ['B', 'D'],
    'B': ['A', 'C', 'E'],
    'C': ['B', 'F'],
    'D': ['A', 'E'],
    'E': ['B', 'D', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

start_node = 'A'
end_node = 'F'

shortest_path = bfs(graph, start_node, end_node)
if shortest_path:
    print(f"The shortest path from {start_node} to {end_node} is: ", shortest_path)
else:
    print(f"There is no path from {start_node} to {end_node}.")

这个代码示例中，我们使用了一个队列来实现BFS。我们从起始节点开始，将其入队，并将其路径初始化为只包含起始节点。然后，我们不断从队列中取出节点，并遍历其未访问的邻居节点。如果某个邻居节点等于目标节点，我们就找到了最短路径，返回路径。如果没有找到目标节点，我们将邻居节点入队，并将路径更新为包含该邻居节点。如果队列为空，表示无法到达目标节点，返回None。

运行此代码，将输出以下结果：

The shortest path from A to F is:  ['A', 'D', 'E', 'F']