拉斯维加斯算法求解n皇后问题python，要求每行代码注释

拉斯维加斯算法（也称为随机化算法）用于求解n皇后问题时，通常结合回溯搜索策略实现。这里是一个简化版的示例，展示了如何用Python编写一个基于拉斯维加斯算法的n皇后问题求解器，每行代码都有注释说明[^1]：

# 导入必要的模块，如random用于随机选择操作
import random

def solve_n_queens(n):
    """
    使用拉斯维加斯算法尝试解决n皇后问题。
    
    参数：
    n (int): 棋盘的大小
    
    返回：
    solutions (list): 包含所有解的列表，每个解表示为一个二维数组，每个元素是'.' 或 'Q'
    """
    solutions = []  # 存储找到的解
    board = [['.'] * n for _ in range(n)]  # 初始化空棋盘
    visited_rows = set()  # 记录已经访问过的行
    tries = 0  # 记录尝试次数

    def backtrack(row):
        """
        回溯函数，尝试在给定行放置皇后。

        参数：
        row (int): 当前行数
        """
        nonlocal tries
        tries += 1
        
        # 如果已经到达最后一行，添加当前解并结束回溯
        if row == n:
            solutions.append([board[i][j] for i in range(n) for j in range(n)])
            return True

        # 随机尝试每一列，如果该位置安全则放置皇后
        for col in range(n):
            if is_safe(board, row, col):  # 判断当前位置是否安全
                board[row][col] = 'Q'
                visited_rows.add(row)

                # 继续下一行的尝试
                if backtrack(row + 1):
                    return True

                # 回溯到当前位置，移除皇后
                board[row][col] = '.'
                visited_rows.remove(row)
        
        # 如果所有尝试均失败，随机重试
        if random.random() < 0.5 and tries > n**2 / 2:  # 有一定概率重新开始
            tries = 0  # 清零尝试计数
            return backtrack(random.randint(0, row - 1))  # 从随机位置重新开始

    # 开始回溯过程
    if backtrack(0):
        return solutions

# 示例调用，输出8皇后问题的解
solutions = solve_n_queens(8)
for sol in solutions:
    print(sol)