八皇后问题算法分析
流程图
八皇后问题算法分析
在这个问题中首先定义的是一个用于构造界面的二位数组a【i】【j】和一个用于判断的表头数组number【】。
在开始进行八皇后棋子排列的时候，首先对行进行递增循环，即i初始值为0，每次i++，i最大值为8的循环。
在每次循环中产生一个小于8的随机数q，然后判断表头数组number【】中number【q】位置的值是否为1，如果不是，则在二维数组a【i】【q】位置上打印表示棋子的“K”；如果为1，则返回产生随机数的步骤继续产生随机数。
在循环到i>8时，跳出循环，这时候一个完整的八皇后排列也就出来了。
源代码：
package queen;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
class equeen extends Frame implements ActionListener{
//构造界面和定义数组
Button enter;
Button clean;
Button exit;
int number[] = new int[8];
int i,j,q;
Label a[][] = new Label[8][8];
equeen(String s){
GridLayout grid;
grid = new GridLayout(9,8);
setLayout(grid);
enter = new Button("begin");
clean = new Button("clean");
exit = new Button("esit");
for(int i = 0;i<8;i++){
for(int j = 0;j<8;j++){
a[i][j] = new Label();
if((i+j)%2==0)a[i][j].setBackground(Color.yellow);
else a[i][j].setBackground(Color.gray);
add(a[i][j]);
}
}
for(int i = 0;i<8;i++){
number[i] = 0;//初始化判断数组
}
add(enter);
add(clean);
add(exit);
enter.addActionListener(this);
clean.addActionListener(this);
exit.addActionListener(this);
setBounds(100,100,300,300);
setVisible(true);
validate();
}
public void actionPerformed(ActionEvent e){
if(e.getSource()==enter){
for(int i =0;i<8;i++){
for(int j=0;j<8;j++){
a[i][j].setText("");
}
}
for(int i =0;i<8;i++){
while(true){
q = (int)(Math.random()*8);
if(number[q]==0){
a[i][q].setText("K");
number[q] = 1;
break;
}
else if(number[q]!=0) continue;
}
}
for(int i = 0;i<8;i++){
number[i] = 0;
}
}
if(e.getSource()==clean){
for(int i = 0;i<8;i++){
for(int j = 0;j<8;j++){
a[i][j].setText("");
}
}
}
if(e.getSource()==exit){
System.exit(0);
}
}
}
public class queen {
public static void main(String[] args){ new equeen("八皇后问题");
}
}。
八皇后问题（经典算法-回溯法）
⼋皇后问题（经典算法-回溯法）问题描述：⼋皇后问题（eight queens problem）是⼗九世纪著名的数学家⾼斯于1850年提出的。
问题是：在8×8的棋盘上摆放⼋个皇后，使其不能互相攻击。
即任意两个皇后都不能处于同⼀⾏、同⼀列或同⼀斜线上。
可以把⼋皇后问题扩展到n皇后问题，即在n×n的棋盘上摆放n个皇后，使任意两个皇后都不能互相攻击。
思路：使⽤回溯法依次假设皇后的位置，当第⼀个皇后确定后，寻找下⼀⾏的皇后位置，当满⾜左上、右上和正上⽅向⽆皇后，即矩阵中对应位置都为0，则可以确定皇后位置，依次判断下⼀⾏的皇后位置。
当到达第8⾏时，说明⼋个皇后安置完毕。
代码如下：#include<iostream>using namespace std;#define N 8int a[N][N];int count=0;//判断是否可放bool search(int r,int c){int i,j;//左上+正上for(i=r,j=c; i>=0 && j>=0; i--,j--){if(a[i][j] || a[i][c]){return false;}}//右上for(i=r,j=c; i>=0 && j<N; i--,j++){if(a[i][j]){return false;}}return true;}//输出void print(){for(int i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){cout<<a[i][j]<<" ";}cout<<endl;}}//回溯法查找适合的放法void queen(int r){if(r == 8){count++;cout<<"第"<<count<<"种放法\n";print();cout<<endl;return;}int i;for(i=0; i<N; i++){if(search(r,i)){a[r][i] = 1;queen(r+1);a[r][i] = 0;}}}//⼊⼝int main(){queen(0);cout<<"⼀共有"<<count<<"放法\n"; return 0;}。
八皇后问题详细的解法
若无法放下皇后则回到上一行， 即回溯
当n行的皇后都已确定后，我们 就找到了一种方案
check2 (int a[ ],int n)
queen21(例) 1 b加约束的枚举算法{//i多nt次i; 被调用，只是一重循环
{int a[9]; for (a[1]=1;a[1]<=8;a[1]++) for (a[2]=1;a[2]<=8;a[2]++)
八皇后问题
1
1八皇后问题背景 2盲目的枚举算法 3加约束的枚举算法 4回溯法及基本思想 5 回溯法应用 6八皇后问题的递归回溯算法 7八皇后问题的非递归回溯算法
2
【背景】 八皇后问题是一个以国际象棋为背
景的问题： 如何能够在 8×8 的国际象棋棋盘上
放置八个皇后，使得任何一个皇后都 无法直接吃掉其他的皇后？为了达到 此目的，任两个皇后都不能处于同一 条横行、纵行或斜线上。
for(a[8]=1;a[8]<=8;a[8]++) 此算法可读性很好，
{if (check(a,8)==0)continue; 体现了“回溯”。但
else for(i=1;i<=8;i+nt(a[i]); }
题，而不能解决任意
}}}}}}}
的n皇后问题。
18
2 回溯法应用-算法说明
按什么顺序去搜？ 目标是没有漏网之鱼，尽量速度快。
5
2 【问题设计】盲目的枚举算法
a 盲目的枚举算法
通过8重循环模拟搜索空间中的88个状态；
按枚举思想，以DFS的方式，从第1个皇后在第1列开 始搜索，枚举出所有的“解状态”：
从中找出满足约束条件的“答案状态”。
八皇后实验报告
八皇后实验报告八皇后实验报告引言：八皇后问题是一个经典的数学问题，它要求在一个8x8的国际象棋棋盘上放置8个皇后，使得任意两个皇后都不会互相攻击。
这个问题看似简单，但实际上却充满了挑战。
在本次实验中，我们将探索八皇后问题的解法，并通过编写算法来解决这个问题。
一、问题背景：八皇后问题最早由数学家马克斯·贝瑟尔于1848年提出，它是一道经典的递归问题。
在国际象棋中，皇后可以在同一行、同一列或同一对角线上进行攻击，因此我们需要找到一种方法，使得8个皇后彼此之间不会相互攻击。
二、解决方法：为了解决八皇后问题，我们可以使用回溯法。
回溯法是一种穷举搜索的方法，它通过逐步尝试所有可能的解决方案，直到找到符合要求的解。
具体步骤如下：1. 初始化一个8x8的棋盘，并将所有格子标记为无皇后。
2. 从第一行开始，依次尝试在每一列放置一个皇后。
3. 在每一列中，检查当前位置是否符合要求，即与已放置的皇后不在同一行、同一列或同一对角线上。
4. 如果当前位置符合要求，将皇后放置在该位置，并进入下一行。
5. 如果当前位置不符合要求，尝试在下一列放置皇后。
6. 重复步骤3-5，直到找到一个解或者所有可能的位置都已尝试过。
7. 如果找到一个解，将其输出；否则，回溯到上一行，继续尝试下一列的位置。
三、编写算法：基于上述步骤，我们可以编写一个递归函数来解决八皇后问题。
伪代码如下所示：```function solveQueens(board, row):if row == 8:print(board) # 打印解returnfor col in range(8):if isSafe(board, row, col):board[row][col] = 1solveQueens(board, row + 1)board[row][col] = 0function isSafe(board, row, col):for i in range(row):if board[i][col] == 1:return Falseif col - (row - i) >= 0 and board[i][col - (row - i)] == 1:return Falseif col + (row - i) < 8 and board[i][col + (row - i)] == 1:return Falsereturn Trueboard = [[0]*8 for _ in range(8)]solveQueens(board, 0)```四、实验结果：通过运行上述算法，我们得到了八皇后问题的所有解。
随机法 8皇后问题
回溯法与随机法比较： 回溯法与随机法比较：
N皇后问题一般是采用回溯法求解，但当N值 皇后问题一般是采用回溯法求解，但当 值 皇后问题一般是采用回溯法求解 较大时，回溯算法效率较低。 较大时，回溯算法效率较低。 引入随机算法， 引入随机算法，能保证每次找出的解是正确 但可能在一次求解过程中找不出可行解， 的，但可能在一次求解过程中找不出可行解，这 一点在程序运行过程中能得到体现。 一点在程序运行过程中能得到体现。 所以解决N皇后问题时， 所以解决 皇后问题时，我们可以先用随机 皇后问题时 函数产生一部分的解（这一部分可以占全部的三 函数产生一部分的解（ 分之一），再用回溯法将其余的结果计算出来。 ），再用回溯法将其余的结果计算出来 分之一），再用回溯法将其余的结果计算出来。
2.回溯法与随机法结合，也就是，前k个皇后用随 2.回溯法与随机法结合，也就是， 回溯法与随机法结合 机法，后面的回溯。 机法，后面的回溯。 这样效率会提高很多。 这样效率会提高很多。 但是随机产生的k个皇后，回溯继续求解时不一定 但是随机产生的k个皇后， 能得到可行解。此时，需要重新运行算法。 能得到可行解。此时，需要重新运行算法。
姓名： 姓名：刘瑾 学号： 学号：31109016
一、8皇后问题算法描述 皇后问题算法描述
1.每个皇后放置的位置均随机 每个皇后放置的位置均随机 直接从每行的8个位置随机选择 直接从每行的 个位置随机选择 随机法 从每行的可行解中随机选择
不管用哪种随机法，都是算法一旦失败， 不管用哪种随机法，都是算法一旦失败， 就得重新运行。 就得重新运行。 算法成功，只找到一个解。 算法成功，只找到一个解。 多次成功找到的解不一定是同一个解。 多次成功找到的解不一定是同一个解。
运行结果： 运行结果：
八皇后问题有多少解
八皇后问题有多少解八皇后问题有92解。
皇后可以在横、竖、斜线上不限步数地吃掉其他棋子。
如何将8个皇后放在棋盘上（有8 * 8个方格），使它们谁也不能被吃掉！这就是著名的八皇后问题。
对于某个满足要求的8皇后的摆放方法，定义一个皇后串a与之对应，‘即a=b1b2…b8，其中bi为相应摆法中第i行皇后所处的列数。
已经知道8皇后问题一共有92组解（即92个不同的皇后串）。
给出一个数b，要求输出第b个串。
串的比较是这样的：皇后串x置于皇后串y之前，当且仅当将x视为整数时比y小。
//输入数据//第1行是测试数据的组数n，后面跟着n行输入。
每组测试数据占1行，包括一个正整数b(1 <= b <= 92)//输出要求//n行，每行输出对应一个输入。
输出应是一个正整数，是对应于b 的皇后串//输入样例//2//1//92//输出样例//15863724//84136275解题思路一因为要求出92种不同摆放方法中的任意一种，所以我们不妨把92种不同的摆放方法一次性求出来，存放在一个数组里。
为求解这道题我们需要有一个矩阵仿真棋盘，每次试放一个棋子时只能放在尚未被控制的格子上，一旦放置了一个新棋子，就在它所能控制的所有位置上设置标记，如此下去把八个棋子放好。
当完成一种摆放时，就要尝试下一种。
若要按照字典序将可行的摆放方法记录下来，就要按照一定的顺序进行尝试。
也就是将第一个棋子按照从小到大的顺序尝试；对于第一个棋子的每一个位置，将第二个棋子从可行的位置从小到大的顺序尝试；在第一第二个棋子固定的情况下，将第三个棋子从可行的位置从小到大的顺序尝试；依次类推。
首先，我们有一个8*8的矩阵仿真棋盘标识当前已经摆放好的棋子所控制的区域。
用一个有92行每行8个元素的二维数组记录可行的摆放方法。
用一个递归程序来实现尝试摆放的过程。
基本思想是假设我们将第一个棋子摆好，并设置了它所控制的区域，则这个问题变成了一个7皇后问题，用与8皇后同样的方法可以获得问题的解。
八皇后算法分析
八皇后问题是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型例题。
该问题是十九世纪著名的数学家高斯1850年提出：在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。
高斯认为有76种方案。
1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解，后来有人用图论的方法解出92种结果。
现代教学中，把八皇后问题当成一个经典递归算法例题。
——引用自百度百科首先，可归纳问题的条件为，8皇后之间需满足：1.不在同一行上2.不在同一列上3.不在同一斜线上4.不在同一反斜线上这为我们提供一种遍历的思路，我们可以逐行或者逐列来进行可行摆放方案的遍历，每一行（或列）遍历出一个符合条件的位置，接着就到下一行或列遍历下一个棋子的合适位置，这种遍历思路可以保证我们遍历过程中有一个条件是绝对符合的——就是下一个棋子的摆放位置与前面的棋子不在同一行（或列）。
接下来，我们只要判断当前位置是否还符合其他条件，如果符合，就遍历下一行（或列）所有位置，看看是否继续有符合条件的位置，以此类推，如果某一个行（或列）的所有位置都不合适，就返回上一行（或列）继续该行（或列）的其他位置遍历，当我们顺利遍历到最后一行（或列），且有符合条件的位置时，就是一个可行的8皇后摆放方案，累加一次八皇后可行方案的个数，然后继续遍历该行其他位置是否有合适的，如果没有，则返回上一行，遍历该行其他位置，依此下去。
这样一个过程下来，我们就可以得出所有符合条件的8皇后摆放方案了。
这是一个深度优先遍历的过程，同时也是经典的递归思路。
接下来，我们以逐列遍历，具体到代码，进一步说明。
首先，从第一列开始找第一颗棋子的合适位置，我们知道，此时第一列的任何一个位置都是合适的，当棋子找到第一个合适的位置后，就开始到下一列考虑下一个合适的位置，此时，第二列的第一行及第二行显然就不能放第二颗棋子了，因为其与第一个棋子一个同在一行，一个同在一条斜线上。
八皇后问题实验报告
实验报告——八皇后问题求解（递归和非递归）学号：专业年级：姓名：一、需求分析（要实现的功能描述）1．问题描述八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。
八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n×n，而皇后个数也变成n。
当且仅当n=1或n≥4时问题有解。
八皇后问题最早是由国际国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出。
诺克也是首先将问题推广到更一般的n皇后摆放问题的人之一。
2．实现功能八皇后问题实现了在棋盘上摆放八个皇后的功能，这八个皇后任意两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。
3．测试数据测试数据可以通过手工寻找三组满足需要的值，测试数组（M，N），其中M代表皇后所在的行，N代表皇后所在的列。
例如，第一组测试数据：（1，4）、（2，7）、（3，3）、（4、8）、（5，2）、（6，5）、（7，1）、（8，6）；第二组测试数据（1，4）、（2，2）、（3，7）、（4，3）、（5，6）、（6，8）、（7，5）、（8，1）。
最后与编程求得的结果进行比较。
如果这三组数据在最后编程求得的结果中，说明程序的编写基本没有什么问题。
二、概要设计在进行概要设计的过程中，要清楚整个程序包含的功能模块及模块间的调用关系。
对于八皇后问题，整个程序中应该包括主函数模块，摆放皇后的函数模块，以及判断皇后的位置是否摆放正确的判断模块。
对于模块间的关系，在运行主函数的过程中会调用摆放皇后的函数模块，在摆放皇后的函数模块中，又会调用判断皇后位置是否摆放正确的判断模块。
三、详细设计抽象数据类型中定义的各种操作算法实现（用N-S图描述）对于求解八皇后问题的非递归算法，N-S图如下：对于八皇后问题求解的递归算法，N-S图如下：四、调试分析1．程序在调式过程中出现的问题及解决方法由于对于C语言编程问题掌握的并非十分熟练，因而在程序的调试过程中出现了一些问题。
八皇后问题的最佳解决方案
② 算法描述
3.2 递归回溯法解决八皇后问题
int a[20],b[20],c[40],d[40]; int n,t,i,j,k; //t记录解的个数，i掌握行，j掌握列
main( )
{ int i, input(n); //输入皇后的个数
for(i=1;i<=n;i++) { b[i]=0;//记录棋盘n个列 c[i+1]=0; c[n+i]=0;//记录棋盘负对角线 d[i]=0; d[n+i-1]=0;//记录棋盘主对角线
2 算法设计与分析
报告3 算法设计与分析试验报告
八皇后问题的最正确解决方 案
内容提要
1 回溯法概述 2 八皇后问题 3 解决八皇后问题常用算法 4 算法分析与总结
1 回溯法概述
一 回溯法
回溯法实际是一个类似枚举的搜寻尝试方 法，它的主题思想是在搜寻尝试中找问题的 解，当不满足求解条件就”回溯”(返回)，尝 试别的路径。回溯算法是尝试搜寻算法中最 为根本的一种算法,其承受了一种“走不通就 掉头”的思想，作为其掌握构造。本文主要 描述递归回溯与非递归回溯，并用这两个算 法解决经典的“八皇后”问题,找出该问题的 最正确解决方案。
3.2 非递归回溯法解决八皇后问题
t a[20],n;
Main2
{ input(n); bckdate〔n〕;} //初始化，输入皇后数目
backdate (int n) //该函数是用来查找满足约束的全部解
{ int k;
a[1]=0; k=1; //k用来表示第k个皇后
while( k>0 ) {a[k]=a[k]+1; while ((a[k]<=n) and (check(k)=0)) //搜
皇后问题详细的解法
for(a[7]=1;a[7]<=8;a[7]++} )
for(a[8]=1;a[8]<=8;a[8]++){
if (check(a,8)=0) continue;
else
for(i=1;i<=8;i++)print(a[i]);
}
10
}
1 回溯法
有“通用的解题法”之称。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条
枚举得有个顺序，否则 轻则有漏的、重复的； 重则无法循环表示。
6
1.按什么顺序去查找所有的解 a.盲目的枚举算法
void main() {
int x[100]; for (x[1]=1;x[1]<=10;x[1]++) for (x[2]=1;x[2]<=10;x[2]++)
for (x[3]=1;x[3]<=10;x[3]++) for (x[4]=1;x[4]<=10;x[4]++) for (x[5]=1;x[5]<=10;x[5]++) for (x[6]=1;x[6]<=10;x[6]++) for (x[7]=1;x[7]<=10;x[7]++) for (x[8]=1;x[8]<=10;x[8]++) if (check(x)==0) { printf(x); }
}
该如何解决冲突的问题呢？
1.行；我们是按照行枚举的，保证了一行一个皇后； 2.列：判断是否存在x[i]=x[j] 3.对角线：主对角线的i-j与从对角线的i+j存在特殊关系，如 图：
八皇后问题—经典回溯算法
⼋皇后问题—经典回溯算法⼋皇后问题⼋皇后问题，是⼀个古⽼⽽著名的问题，是回溯算法的典型案例。
该问题是国际西洋棋棋⼿马克斯·贝瑟尔于1848年提出：在8×8格的国际象棋上摆放⼋个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同⼀⾏、同⼀列或同⼀斜线上，问有多少种摆法。
⾼斯认为有76种⽅案。
1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解，后来有⼈⽤图论的⽅法解出92种结果。
回溯算法思想回溯算法的基本思想是：从⼀条路往前⾛，能进则进，不能进则退回来，换⼀条路再试。
⼋皇后问题就是回溯算法的典型，第⼀步按照顺序放⼀个皇后，然后第⼆步符合要求放第2个皇后，如果没有位置符合要求，那么就要改变第⼀个皇后的位置，重新放第2个皇后的位置，直到找到符合条件的位置就可以了。
回溯在迷宫搜索中使⽤很常见，就是这条路⾛不通，然后返回前⼀个路⼝，继续下⼀条路。
回溯算法说⽩了就是穷举法。
不过回溯算法使⽤剪枝函数，剪去⼀些不可能到达最终状态（即答案状态）的节点，从⽽减少状态空间树节点的⽣成。
回溯法是⼀个既带有系统性⼜带有跳跃性的的搜索算法。
它在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先的策略，从根结点出发搜索解空间树。
算法搜索⾄解空间树的任⼀结点时，总是先判断该结点是否肯定不包含问题的解。
如果肯定不包含，则跳过对以该结点为根的⼦树的系统搜索，逐层向其祖先结点回溯。
否则，进⼊该⼦树，继续按深度优先的策略进⾏搜索。
回溯法在⽤来求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有⼦树都已被搜索遍才结束。
⽽回溯法在⽤来求问题的任⼀解时，只要搜索到问题的⼀个解就可以结束。
这种以深度优先的⽅式系统地搜索问题的解的算法称为回溯法，它适⽤于解⼀些组合数较⼤的问题。
⼋皇后实现⼆以下实现是极客时间王争的解法，⾮常巧妙，思路也⾮常清晰，如果理解了⼋皇后问题的本质后建议采⽤该⽅法，代码实现如下：#include <iostream>int queenPlace[8] = { 8 }; //全局变量，下标表⽰⾏，值表⽰queen存储在那⼀列int count = 0; //计数器void printQueen() { //打印⼀个⼆维数组for (int i = 0; i < 8; ++i) {for (int j = 0; j < 8; ++j) {if (queenPlace[i] == j) {printf("Q ");} else {printf("* ");}}printf("\n");}printf("----count:%d-----\n", ++count);}bool isOk(int row, int col) { //判断row⾏col列放置是否合适int leftUp = col - 1; //左上对⾓线int rightUp = col + 1; //右上对⾓线for (int i = row - 1; i >= 0; --i) {if (queenPlace[i] == col) return false; //同列上的格⼦有皇后if (leftUp >= 0) {if (queenPlace[i] == leftUp) return false; //左上对⾓线有皇后}if (rightUp < 8) {if (queenPlace[i] == rightUp) return false; //右上对⾓线有皇后}--leftUp; ++rightUp;}return true;}void eightQueen(int row) {if (row == 8) { //8个皇后都放置好，打印，⽆法递归返回printQueen();return;}for (int col = 0; col < 8; ++col) { //每⼀⾏都有8种⽅法if (isOk(row, col)) { //满⾜要求queenPlace[row] = col; //第row⾏的皇后放在col列eightQueen(row+1); //考察下⼀⾏}}}int main() {eightQueen(0);return0;class Solution {public:vector<vector<string>> res;vector<int> n_queen;vector<vector<string>> solveNQueens(int n) {n_queen.resize(n);backtrack(0);return res;}void backtrack(int row) {if (row == n_queen.size()) {storeResult();return;}for (int i = 0; i < n_queen.size(); ++i) {if (!isOk(row, i)) continue;n_queen[row] = i;backtrack(row + 1);}}bool isOk(int row, int col) {int left_up = col - 1;int right_up = col + 1;for (int i = row - 1; i >= 0; --i) {if (n_queen[i] == col // 当前列|| n_queen[i] == left_up-- // 左上对⾓，⽆需判断 left_up < 0, 该情况不会成⽴的 || n_queen[i] == right_up++) { // 右上对⾓，⽆需判断 right_up > n_queen.size() return false;}}return true;}void storeResult() {vector<string> result;for (auto i : n_queen) {string s(n_queen.size(), '.');s[i] = 'Q';result.push_back(s);}res.push_back(result);}};解法2：class Solution {public:vector<bool> col;vector<bool> dia1;vector<bool> dia2;vector<vector<string>> result;vector<string> generateQueen(vector<int>& q){vector<string> res;for (int i = 0; i < q.size(); ++i){string s(q.size(), '.');s[q[i]] = 'Q';res.push_back(s);}return res;}void traceBack(int n, int row, vector<int>& q){if (row == n) {result.push_back(generateQueen(q));return;}for (int i = 0; i < n; ++i){if (!col[i] && !dia1[row + i] && !dia2[row - i + n - 1]){q.push_back(i);col[i] = true;dia1[row + i] = true;dia2[row - i + n - 1] = true;traceBack(n, row + 1, q);col[i] = false;dia1[row + i] = false;dia2[row - i + n - 1] = false;q.pop_back();}}vector<vector<string>> solveNQueens(int n) { col = vector<bool>(n, false);dia1 = vector<bool>(2 * n - 1, false);dia2 = vector<bool>(2 * n - 1, false);vector<int> q;traceBack(n, 0, q);return result;}};。