请Python语言实现n（n>4）皇后问题的算法设计(问题分析、建模、算法描述)、算法源码、测试数据(自己构造实例)、程序运行结果(要求：截图说明算法运行的结果)、算法分析(分析算法的时间复杂度和空间复杂度)

在Python中，我们可以使用回溯法来解决n皇后问题，这是一个经典的计算机科学问题，目标是在一个n×n的棋盘上放置n个皇后，使得任意两个皇后都不在同一行、同一列或对角线上。以下是详细的步骤：

**问题分析与建模：**
我们将每个位置用一个整数表示（从0到n-1），并创建一个二维数组`board`记录皇后的位置。问题的关键在于判断当前位置是否可以放置皇后，并递归地尝试其他位置。

**算法描述：**
1. 定义一个函数`is_safe(row, col)`检查在给定行和列`col`上是否存在皇后，通过检查`row`范围内的`board`元素。
2. 主函数`n_queens(n)`接收一个参数n，初始化`board`为空数组，然后开始回溯过程，尝试将皇后放在每一行的不同列，如果成功则继续下一行，否则撤销操作尝试下一个列。
3. 当所有皇后都放好，返回True；反之，返回False。

**算法源码：**

def is_safe(board, row, col):
    for i in range(row):
        if board[i] == col or \
                abs(board[i] - col) == i - row or \
                abs(board[i] - col) == n - i - row:
            return False
    return True

def n_queens(n):
    def backtrack(row):
        if row == n:
            return True
        for col in range(n):
            if is_safe(board, row, col):
                board[row] = col
                if backtrack(row + 1):
                    return True
                # 回溯，尝试下一个列
                board[row] = -1
        return False

    board = [-1] * n
    return backtrack(0)

# 测试数据
n = 8

**测试数据与运行结果：**
这里我将构建一个n=8的实例：

print(n_queens(n))  # 输出：True (表示解存在)

由于无法在此展示实际的运行结果截图，你可以自行运行上述代码查看结果。通常，当n=8时，会找到一种解决方案，显示所有合法的皇后布局。

**算法分析：**
- **时间复杂度**：O(n!)，因为需要枚举所有的排列组合，最坏情况下需要尝试所有可能的情况。
- **空间复杂度**：O(n)，因为存储了n×n的board矩阵以及部分递归栈。对于较大的n值，这部分可能会有所增加。