上述问题给出优化后的代码

优化上述代码的关键在于提高搜索效率和减少冗余计算。以下是一些可能的优化措施：

1. **剪枝函数**：在`traverseNeighbors` 中添加一个剪枝函数，比如 `isSafeToMove`，它检查一个位置是否能安全地放置皇后，如果没有冲突则跳过当前的邻接点搜索。这将极大地减少无效的计算。

bool isSafeToMove(int col, int targetRow) {
    for (int i = 0; i < col; i++) {
        if (solution[i] == targetRow || abs(solution[i] - targetRow) == col - i) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

然后，在遍历邻居时，先判断是否安全再交换：

int traverseNeighbors() {
    ...省略部分代码...
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        for (int j = i + 1; j < len && isSafeToMove(i, j); j++) {
            ...其余代码...
        }
    }
    ...其余代码...
}

2. **冲突检测数据结构**：使用哈希表（或者二维数组）记录每个位置的冲突信息，这样在检查新位置时可以立即判断是否有冲突，无需再次计算。

3. **局部优化**：考虑采用启发式算法，如A*搜索，引入距离目标状态的距离作为搜索优先级，这样可以更快找到可行解。

4. **并发处理**：如果在单线程环境下，可以考虑并行化处理相邻列的搜索，通过多线程加速。

5. **限制递归深度**：在`traverseNeighbors` 函数中添加递归深度限制，防止无限循环，当达到最大深度仍无法找到新解时返回。

请注意，实际优化效果取决于代码的具体实现和硬件环境，以上优化策略需要结合实际情况调整。