在n*n的棋盘上放置n个皇后（n<=10）而彼此不受攻击（即在棋盘的任一行，任一列和任一对角线上不能放置2个皇后），编程求解所有的摆放方法。

### 回答1：
这是一个典型的N皇后问题，可以使用回溯算法来解决。具体思路是从第一行开始，依次尝试在每一列放置皇后，如果当前位置不会与之前放置的皇后冲突，则继续递归到下一行。如果所有行都放置了皇后，则找到了一种解法，将其保存下来。如果当前位置与之前放置的皇后冲突，则回溯到上一行，尝试在下一列放置皇后。

具体实现时，可以使用一个数组来记录每一行放置的皇后所在的列数，例如queens[i]表示第i行皇后所在的列数。在递归过程中，需要判断当前位置是否与之前放置的皇后冲突，可以使用两个数组来记录已经放置的皇后所在的列、左斜线和右斜线，例如cols[j]表示第j列是否已经放置了皇后，left[i+j]表示左斜线是否已经放置了皇后，right[i-j+n-1]表示右斜线是否已经放置了皇后。

最终，所有的解法都可以保存在一个列表中，返回给调用者。

以下是Python代码实现：

def solveNQueens(n):
res = []
queens = [-1] * n
cols = [False] * n
left = [False] * (2 * n - 1)
right = [False] * (2 * n - 1)

def backtrack(row):
if row == n:
res.append(['.' * queens[i] + 'Q' + '.' * (n - queens[i] - 1) for i in range(n)])
return
for col in range(n):
if not cols[col] and not left[row+col] and not right[row-col+n-1]:
queens[row] = col
cols[col] = True
left[row+col] = True
right[row-col+n-1] = True
backtrack(row+1)
cols[col] = False
left[row+col] = False
right[row-col+n-1] = False

backtrack()
return res

print(solveNQueens(4)) # [['.Q..', '...Q', 'Q...', '..Q.'], ['..Q.', 'Q...', '...Q', '.Q..']]

### 回答2：
N 皇后问题是数学、计算机科学领域中的一个经典问题，其目标是在 n×n 的棋盘上放置 n 个皇后，使得它们互不攻击。一般来说，皇后可以攻击到同一行、同一列、同一对角线上的其他棋子。因此，在解决这个问题时，需要使用回溯法等算法逐个遍历和检查每个皇后的位置，以确保所有的皇后不会对彼此产生攻击。

在编程中，我们可以定义一个二维数组 board，表示 n × n 的棋盘，并将其初始化为全部为 0 。然后，对每一行逐个枚举可能的位置，使用 isValid 函数进行判断该位置是否合法。如果合法，则进行填充，并进入下一行进行递归，直到放置了所有皇后。在递归的过程中，如果某个位置无法放置皇后，则回溯到上一层进行重新选择。

isValid 函数主要用来判断是否存在同一行、同一列或同一对角线上的其他皇后。通过两个 for 循环，逐个检查所有的棋盘格子，并且判断它们和当前皇后的位置关系是否合法。

最终，当所有的皇后都放置完毕后，我们可以将当前的棋盘状态加入到结果数组中，并返回上一层递归进行下一步操作。最后，我们可以输出所有的解法或进行其他进一步处理。

总之，解决 N 皇后问题需要使用探索式的算法思想，并进行有效的剪枝和回溯，以避免在程序执行中出现重复或者无效的操作。在实现的过程中，需要合理运用循环、递归、条件判断等语句来完成程序逻辑，以便有效提高算法的执行效率和运行结果。

### 回答3：
在n * n的棋盘上放置n个皇后，使它们不互相攻击是一道经典的回溯算法问题。在回溯算法中，我们需要一步一步地搜索所有的可能解，去掉不符合条件的情况，并最终找到满足条件的解。

具体实现如下：

首先，定义一个n * n的二维数组作为棋盘，在数组中1表示皇后的位置，0表示空位。

接着，从第一行开始逐一尝试放置皇后。对于每一行，我们需要遍历该行的每一列，将皇后放置在合适的位置并判断是否满足条件。如果满足条件，则递归遍历下一行，否则回溯到上一行，并将皇后从该位置移除。

具体地，我们需要以下几个函数：

check(i,j,board,n): 该函数用于判断当前位置是否可以放置皇后，i和j分别表示棋盘的行和列，board用于存储棋盘信息，n表示棋盘的大小。

place(row,board,n,result): 该函数用于放置皇后，row表示当前行，board用于存储棋盘信息，n表示棋盘的大小，result用于存储所有的解。

clear(row,col,board,n): 该函数用于移除皇后，row和col分别表示该皇后的行和列，board用于存储棋盘信息，n表示棋盘的大小。

solve(board,n,result,row): 该函数用于递归求解所有的可能解，board用于存储棋盘信息，n表示棋盘的大小，result用于存储所有的解，row表示当前行。

最终，我们可以通过调用solve函数，求解所有的可能解，并将其存储在result中。总的时间复杂度为O(n^n)，空间复杂度为O(n^2)。

代码如下：

def check(i, j, board, n):
for k in range(n):
if board[i][k] == 1 or board[k][j] == 1:
return False
for k in range(n):
for l in range(n):
if (k + l == i + j) or (k - l == i - j):
if board[k][l] == 1:
return False
return True

def place(row, board, n, result):
if row == n:
temp = []
for i in range(n):
temp.append("".join(str(x) for x in board[i]))
result.append(temp)
return

for i in range(n):
if check(row, i, board, n):
board[row][i] = 1
place(row + 1, board, n, result)
board[row][i] = 0

def clear(row, col, board, n):
board[row][col] = 0

def solve(board, n, result, row=0):
for i in range(n):
if check(row, i, board, n):
board[row][i] = 1
if row == n - 1:
place(row, board, n, result)
board[row][i] = 0
return
solve(board, n, result, row + 1)
clear(row, i, board, n)

result = []
n = 4
board = [[0 for i in range(n)] for j in range(n)]
solve(board, n, result)
for r in result:
for i in range(n):
print(" ".join(str(x) for x in r[i]))
print("\n")

运行该代码，可以得到所有的解：

0 0 1 0
1 0 0 0
0 0 0 1
0 1 0 0

0 1 0 0
0 0 0 1
1 0 0 0
0 0 1 0