使用【python】写【文本相似度分析】的代码用问题归约法解决梵塔问题，要求用可视化界面演示算法执行过程，现实问题求解过程的每个状态

在Python中，我们可以利用自然语言处理库如NLTK、spaCy或者scikit-learn结合TfidfVectorizer来进行文本相似度分析。对于梵塔问题（也称为八皇后问题），我们通常会用回溯法来解决问题，而不是直接的归约法。但是，为了展示问题求解过程的可视化，我们可以使用`ipywidgets`创建一个交互式的界面。

首先，安装必要的库：

pip install nltk spacy scikit-learn ipywidgets matplotlib

然后，你可以编写以下代码：

import numpy as np
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 定义八皇后问题函数
def solve_queens(size):
    def is_safe(row, col):
        # 检查列和左上角是否有棋子
        for i in range(row):
            if board[i] == col or abs(i - row) == abs(col - board[i]):
                return False
        return True

    def place_queen(row):
        if row >= size:
            return True
        for col in range(size):
            if is_safe(row, col):
                board[row] = col
                if place_queen(row + 1):  # 回溯法
                    return True
                board[row] = -1  # 回溯，恢复位置
        return False

    # 初始化棋盘
    board = [-1] * size
    solutions = []
    if place_queen(0):
        solutions.append(board.copy())
    return solutions

# 创建可视化界面
size_slider = widgets.IntSlider(min=4, max=8, value=8)
solution_button = widgets.Button(description="Generate Solutions")
display(size_slider, solution_button)

def update_solution(n):
    solutions = solve_queens(n)
    
    # 可视化棋盘
    chessboard = [[str(i if j != -1 else '.') for j in range(n)] for i in range(n)]
    display(widgets.HTML(f'<table>{"".join(["<tr>" + "".join(row) + "</tr>" for row in chessboard])}</table>'))

solution_button.on_click(lambda event: update_solution(size_slider.value))