N-皇后问题中的二维数组遍历

在 N-皇后问题中，需要遍历一个二维数组来确定放置皇后的位置。可以通过两种方式进行遍历：按行遍历和按列遍历。

按行遍历 按行遍历二维数组意味着依次遍历每一行，并在每一行中尝试放置皇后。如果可以放置Queen，则递归到下一行，否则向上回溯并尝试下一个位置。

下面是一个按行遍历二维数组的示例代码：

def backtrack(row, queens, n, board, ans): if row == n: ans.append(queens) return for col in range(n): if is_valid(row, col, board): board[row][col] = 'Q' backtrack(row+1, queens+[col], n, board, ans) board[row][col] = '.'

def is_valid(row, col, board): n = len(board) # check column for i in range(row): if board[i][col] == 'Q': return False # check diagonal for i, j in zip(range(row-1, -1, -1), range(col-1, -1, -1)): if board[i][j] == 'Q': return False for i, j in zip(range(row-1, -1, -1), range(col+1, n)): if board[i][j] == 'Q': return False return True

def solve_n_queens(n: int) -> List[List[str]]: board = [['.'] * n for _ in range(n)] ans = [] backtrack(0, [], n, board, ans) return ans

按列遍历 按列遍历二维数组意味着依次遍历每一列，并在每一列中尝试放置皇后。如果可以放置Queen，则递归到下一列，否则向上回溯并尝试下一个位置。

下面是一个按列遍历二维数组的示例代码：

def solve_n_queens(n: int) -> List[List[str]]: board = [['.'] * n for _ in range(n)] cols, diag, anti_diag = set(), set(), set() ans = [] backtrack(0, n, board, ans, cols, diag, anti_diag) return ans

def backtrack(row, n, board, ans,