用回溯算法解决八皇后问题，用伪代码介绍算法，最后分析算法复杂度

用回溯算法解决八皇后问题的伪代码可以这样描述：

function solveNQueens(n):
    board = [0] * n  // 创建一个n×n的棋盘，初始化全为0
    result = []      // 存储解决方案

    backtrack(board, 0)  // 从第0行开始尝试放置皇后
    return result

function backtrack(board, row):
    if row == n:        // 所有的行都已经放置了皇后，添加到结果集中
        result.append(list(board))
        return

    for col in range(n):   // 尝试在当前行的每个位置放置皇后
        if isSafe(board, row, col):  // 检查当前位置是否安全
            board[row] = col  // 放置皇后
            backtrack(board, row + 1)  // 继续下一行
            board[row] = 0     // 如果路径不可行，回溯并移除皇后

function isSafe(board, row, col):
    # 检查列冲突、左上方对角线冲突和右上方对角线冲突
    for i in range(row):
        if board[i] == col or \
           abs(board[i] - col) == i - row:
            return False
    return True

**算法复杂度分析**：
- 回溯算法的时间复杂度是O(N!)，其中N是皇后问题的大小（例如8皇后就是O(8!)）。这是因为在每一步中都有N个可能的选择，而总共需要做N步选择，所以总的尝试组合数等于N乘以N乘以此类推，直到N次。
- 空间复杂度主要取决于递归栈的深度，即最大层数，对于N皇后问题，最坏的情况下是N层，因此空间复杂度是O(N)。