请用python语言编写一下程序，并加以详细注释： 回溯法：N皇后问题（要求：输出结果包含必要有价值的信息，从算法层面注释清楚）

好的，这是一个比较经典的问题，N皇后问题是指在一个N*N的棋盘上要放置N个皇后，使得皇后之间互不攻击，即任意两个皇后不得在同一行、同一列或同一斜线上。这个问题可以通过回溯法来解决。

回溯法是一种深度优先搜索算法，它通过尝试所有可能的解来求解问题，当搜索到不符合要求的解时，就回溯到之前的状态，继续搜索其他可能的解。在N皇后问题中，我们可以通过递归的方式来实现回溯法。

下面是一个Python程序，用来解决N皇后问题：

def solveNQueens(n):
    def backtrack(board, row):
        if row == n:
            # 如果已经放置了n个皇后，就将当前解添加到结果中
            res.append(["".join(row) for row in board])
            return
        for col in range(n):
            if not is_valid(board, row, col):
                continue
            # 将当前位置设为皇后，并继续搜索下一行
            board[row][col] = "Q"
            backtrack(board, row + 1)
            # 回溯时要将当前位置重新设为“.”，并尝试其他列
            board[row][col] = "."
    
    def is_valid(board, row, col):
        # 检查列是否有皇后冲突
        for i in range(n):
            if board[i][col] == "Q":
                return False
        # 检查右上方是否有皇后冲突
        i, j = row - 1, col + 1
        while i >= 0 and j < n:
            if board[i][j] == "Q":
                return False
            i, j = i - 1, j + 1
        # 检查左上方是否有皇后冲突
        i, j = row - 1, col - 1
        while i >= 0 and j >= 0:
            if board[i][j] == "Q":
                return False
            i, j = i - 1, j - 1
        return True

    # 初始化棋盘
    board = [["." for _ in range(n)] for _ in range(n)]
    res = []
    backtrack(board, 0)
    return res

首先，我们定义了一个backtrack函数来实现回溯过程。它有两个参数，board表示当前的棋盘状态，row表示当前要放置皇后的行数。当row等于n时，说明已经成功放置了n个皇后，将当前解添加到结果中，并返回。

在backtrack函数中，我们循环遍历当前行的每一列，如果该列不符合要求，就跳过。如果符合要求，就将当前位置设为皇后，并继续搜索下一行。在搜索下一行的时候，我们递归调用backtrack函数，并将row加1。

当递归返回时，我们需要回溯到之前的状态。这时，需要将当前位置重新设为“.”，并尝试其他列。

除了backtrack函数，我们还定义了一个is_valid函数来检查当前位置是否符合要求。它有三个参数，board表示当前的棋盘状态，row和col表示当前要放置皇后的位置。is_valid函数会检查当前位置所在的列、右上方和左上方是否有皇后冲突。如果有冲突，就返回False，否则返回True。

最后，在solveNQueens函数中，我们初始化了棋盘，并调用backtrack函数来搜索所有可能的解。将所有符合要求的解添加到结果中，并返回结果。

需要注意的是，solveNQueens函数返回的结果是一个二维列表，每个列表中的元素是一个字符串，表示一个符合要求的解。在字符串中，Q代表皇后，"."代表空格。

这个程序可以通过以下方式来调用：

n = 4
res = solveNQueens(n)
print(res)

这将输出所有符合要求的解。