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# N 皇后问题
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!!! question
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根据国际象棋的规则,皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。给定 $n$ 个皇后和一个 $n \times n$ 大小的棋盘,寻找使得所有皇后之间无法相互攻击的摆放方案。
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如下图所示,当 $n = 4$ 时,共可以找到两个解。从回溯算法的角度看,$n \times n$ 大小的棋盘共有 $n^2$ 个格子,给出了所有的选择 `choices` 。在逐个放置皇后的过程中,棋盘状态在不断地变化,每个时刻的棋盘就是状态 `state` 。
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![4 皇后问题的解](n_queens_problem.assets/solution_4_queens.png)
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本题共有三个约束条件:**多个皇后不能在同一行、同一列和同一对角线**。值得注意的是,对角线分为主对角线 `\` 和副对角线 `/` 两种。
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![n 皇后问题的约束条件](n_queens_problem.assets/n_queens_constraints.png)
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### 皇后放置策略
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皇后的数量和棋盘的行数都为 $n$ ,因此我们容易得到第一个推论:**棋盘每行都允许且只允许放置一个皇后**。这意味着,我们可以采取逐行放置策略:从第一行开始,在每行放置一个皇后,直至最后一行结束。**此策略起到了剪枝的作用**,它避免了同一行出现多个皇后的所有搜索分支。
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下图展示了 $4$ 皇后问题的逐行放置过程。受篇幅限制,下图仅展开了第一行的一个搜索分支。在搜索过程中,我们将不满足列约束和对角线约束的方案都剪枝了。
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![逐行放置策略](n_queens_problem.assets/n_queens_placing.png)
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### 列与对角线剪枝
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为了实现根据列约束剪枝,我们可以利用一个长度为 $n$ 的布尔型数组 `cols` 记录每一列是否有皇后。在每次决定放置前,我们通过 `cols` 将已有皇后的列剪枝,并在回溯中动态更新 `cols` 的状态。
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那么,如何处理对角线约束呢?设棋盘中某个格子的行列索引为 `(row, col)` ,观察矩阵的某条主对角线,**我们发现该对角线上所有格子的行索引减列索引相等**,即 `row - col` 为恒定值。换句话说,若两个格子满足 `row1 - col1 == row2 - col2` ,则这两个格子一定处在一条主对角线上。
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利用该性质,我们可以借助一个数组 `diag1` 来记录每条主对角线上是否有皇后。注意,$n$ 维方阵 `row - col` 的范围是 $[-n + 1, n - 1]$ ,因此共有 $2n - 1$ 条主对角线。
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![处理列约束和对角线约束](n_queens_problem.assets/n_queens_cols_diagonals.png)
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同理,**次对角线上的所有格子的 `row + col` 是恒定值**。我们可以使用同样的方法,借助数组 `diag2` 来处理次对角线约束。
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### 代码实现
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根据以上分析,我们便可以写出 $n$ 皇后的解题代码。
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=== "Java"
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```java title="n_queens.java"
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[class]{n_queens}-[func]{backtrack}
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[class]{n_queens}-[func]{nQueens}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="n_queens.cpp"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{nQueens}
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```
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=== "Python"
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```python title="n_queens.py"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{n_queens}
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```
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=== "Go"
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```go title="n_queens.go"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{nQueens}
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```
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=== "JavaScript"
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```javascript title="n_queens.js"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{nQueens}
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```
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=== "TypeScript"
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```typescript title="n_queens.ts"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{nQueens}
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```
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=== "C"
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```c title="n_queens.c"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{nQueens}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="n_queens.cs"
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[class]{n_queens}-[func]{backtrack}
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[class]{n_queens}-[func]{nQueens}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="n_queens.swift"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{nQueens}
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```
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=== "Zig"
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```zig title="n_queens.zig"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{nQueens}
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```
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=== "Dart"
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```dart title="n_queens.dart"
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[class]{}-[func]{backtrack}
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[class]{}-[func]{nQueens}
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```
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### 复杂度分析
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逐行放置 $n$ 次,考虑列约束,则从第一行到最后一行分别有 $n, n-1, \cdots, 2, 1$ 个选择,**因此时间复杂度为 $O(n!)$** 。实际上,根据对角线约束的剪枝也能够大幅地缩小搜索空间,因而搜索效率往往优于以上时间复杂度。
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`state` 使用 $O(n^2)$ 空间,`cols` , `diags1` , `diags2` 皆使用 $O(n)$ 空间。最大递归深度为 $n$ ,使用 $O(n)$ 栈帧空间。因此,**空间复杂度为 $O(n^2)$** 。
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