python基础教程（第二版）第九章，有一个例子是8皇后问题，据说是一个经典的计算机问题。

可以抽象成N皇后问题：

在一个N*N的国际象棋棋盘中，放入N个皇后，要求它们中任意两个都不能攻击到对方。

这个问题本身作为计算机编程问题算是递归算法的经典，难度似乎不算太大。我按以往的旧方案（也就是java之类的语言）的那一套也写了个解法，比较冗长。后来看了书里的python解法，不禁惊呼python真的太神奇了！过了几个小时，我凭记忆重新写了一次类似书中的解法，写得与书略有不同，不过也问题不大，只是多了两行而已。

不妨先记录一下我的解法：

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#num个皇后问题的解，假使已经给定条件前几个状态是state
def queens(num,state):

    #在前面的皇后状态已经给定为state1的时候，下一个皇后的位置可不可以是nextX
    def conflict(state1,nextX):
        for i in range(len(state1)):
            if abs(state1[i]-nextX) in (0,abs(i-len(state1))):
                return True #有冲突，不能是nextX
        return False #没有冲突，可以是nextX

    #如果只差最后一位那么把可行的全部加上
    if len(state)==num-1:
        for i in range(num):
            if not conflict(state,i):
                yield state+(i,)
           
    #如果不只差一位，那么把所有增加一位后可行的状态利用递归算出结果表
    else:
        for i in range(num):
            if not conflict(state,i):
                for result in queens(num,state+(i,)):
                    yield result
    return

if __name__=='__main__':
    solution=list(queens(8,()))
    print(len(solution))

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现在我们可以来谈谈python的生成器有多么强大了……

说python之前，还要先说说递归。queens()方法有两个参数，这个设定很很重要。在递归当中，方法的参数设定是很重要的，设定得好，可以通过改变参数进行递归。

递归的语句是：for result in queens(num,state+(i,)): yield result
这一句就体现了生成器的恐怖之处。如果不用生成器，要遍历并记录下一层的所有结果，然后再记录所有成立的最终结果，可能要几十行代码。用了生成器，递归的结果不再是一个函数值，而是一个表，遍历就很方便了。再用一个for，世界从此清静。