hello-algo/docs/chapter_backtracking/n_queens_problem.md

# N 皇后问题

!!! question "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。"

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` 。

![4 皇后问题的解](n_queens_problem.assets/solution_4_queens.png)

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。

![n 皇后问题的约束条件](n_queens_problem.assets/n_queens_constraints.png)

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。

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。

![逐行放置策略](n_queens_problem.assets/n_queens_placing.png)

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。

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。

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。

![处理列约束和对角线约束](n_queens_problem.assets/n_queens_cols_diagonals.png)

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。

根据以上分析，我们便可以写出 $n$ 皇后的解题代码。

=== "Java"

    ```java title="n_queens.java"
    [class]{n_queens}-[func]{backtrack}

    [class]{n_queens}-[func]{nQueens}
    ```

=== "C++"

    ```cpp title="n_queens.cpp"
    [class]{}-[func]{backtrack}

    [class]{}-[func]{nQueens}
    ```

=== "Python"

    ```python title="n_queens.py"
    [class]{}-[func]{backtrack}

    [class]{}-[func]{n_queens}
    ```

=== "Go"

    ```go title="n_queens.go"
    [class]{}-[func]{backtrack}

    [class]{}-[func]{nQueens}
    ```

=== "JavaScript"

    ```javascript title="n_queens.js"
    [class]{}-[func]{backtrack}

    [class]{}-[func]{nQueens}
    ```

=== "TypeScript"

    ```typescript title="n_queens.ts"
    [class]{}-[func]{backtrack}

    [class]{}-[func]{nQueens}
    ```

=== "C"

    ```c title="n_queens.c"
    [class]{}-[func]{backtrack}

    [class]{}-[func]{nQueens}
    ```

=== "C#"

    ```csharp title="n_queens.cs"
    [class]{n_queens}-[func]{backtrack}

    [class]{n_queens}-[func]{nQueens}
    ```

=== "Swift"

    ```swift title="n_queens.swift"
    [class]{}-[func]{backtrack}

    [class]{}-[func]{nQueens}
    ```

=== "Zig"

    ```zig title="n_queens.zig"
    [class]{}-[func]{backtrack}

    [class]{}-[func]{nQueens}
    ```

## 复杂度分析

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。

`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 $O(n^2)$** 。