昨天失败了，看了一晚上还是没搞定，但至少有头目了。
讲八皇后之前，我还是先来一个简单的递归生成器：
我给自己标记下分析的思路，怕到时候又忘记了，这是一个多层列表的去除[]剥皮器。
def flatten(nested):
try:
for sublist in nested:
for element in flatten(sublist): # print(element) yield element # 主输出，用for循环接受。
except TypeError:
yield nested # 子返回
这个看似乎非常简单的递归生成器，本来我以为我看懂了，没仔细分析，后面仔细分析了一下，其实我没懂，再大把力气花下去，又懂了
这种递归生成器用了双yield，其实这里面会让人陷进去，我以前也写过一些简单的递归，一般都是用return，这次的双yield，把我还苦了
因为后面的八皇后递归生成器也是双yield的格式，如果用递归生成器可能也只能用yield，
记住一点yield的返回值需要用next， send(None), 或者案例里面通过for循环取值，其实案例用next取值，可能我分析的时候可以少走很多弯路。
经过测试next取值失败，next取值无法对列表套列表里面的元素全部返回值，只会返回列表套列表的元素里面第一个值。
这个可能跟for 循环取值的原理不一样导致，for循环取值是一次会把一个列表内列表元素内的yield的取值逐一全部取出。
下面上错误案例：
def flatten(nested):
try:
for sublist in nested:
element = next(flatten(sublist))
# print(element)
yield element
# for element in flatten(sublist):
# print(element)
# yield element
except TypeError:
yield nested
a = list(flatten([1, [[[[2]]], 5, [3,[4]]], [4]]))
print(a)
b = flatten([[2,3]])
print(list(b))
这个是失败的案例，输出：
[1, 2, 4] [2]
了解列表脱壳器，我对递归生成器又了一个初步了了解与定义，
一般又两个yield，一个子yield是到了基线条件，触发后，返回给父yield,父yield通过for 循环取值，层层传递给上层的出口，知道返回最表层，最外层父级yelid返回数据。
所以看这个递归生成器，首先找出基线条件，然后找出子yield，找出父yield，虽然我能看懂，但让我写，还真的写不出来。
有了这个基础，八皇后的代码，我自己分析就没啥大问题了。
递归很多时候我看的都已经头痛的，外加生成器一起，痛上加痛，晚上再花两个小时痛好，睡觉。（）失败完结，今天再来
问题概述：
在N×N格的国际象棋上摆放N个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，输出所有摆法。
'''定义一个列表，如果皇后在第1行第三个元素，那么state[0] = 3可以简单称呼下标为行，内容为列，下标肯定不会重复，列表元素也不能重复（必要条件）如果定义二维平面x,y，则y轴不可能重叠，重点在x轴'''定义一个规则，什么样子的条件才是满足下一个皇后的位置：
def conflict(state, nextX): # state可以是前面定义的元祖，nextX定义为x坐标
nextY = len(state)
'''定义了nextX后，它将与前面所有的皇后对比，如果与前面任意一个皇后条件成立，直接break,返回True'''
for i in range(nextY): # i表示前面皇后的y轴参数
'''这个是判断是否列相等，还有第二个nextY-i是判断是否在同一个对角线'''
if abs(state[i] - nextX) in (0, nextY - i): # nextY表示下一个皇后的Y轴参数
return True
return False # 返回错误说明这下一个皇后位置符合标准
后续的使用测试都要调用这个函数，再上一个已经全部知道前面坐标，只剩下最后坐标的情况
def queens_t(num, state):
if len(state) == num-1: # 查询是不是最后一个皇后了
for pos in range(num): # 让最后一个皇后尝试去每一列取值
if not conflict(state, pos): # 如果有符合标准的列参数就返回。
yield pos
print(list(queens_t(4,(1, 3, 0))))
这个代码逻辑比较简单。
这个是完整代码，整个逻辑里面注释非常丰富了，其实递归再一次一次的尝试，太多的失败了，只有激活了基线条件，才层层再返回数据，退出
count_b = 0 # 初始化中间的试错次数
count_s = 0 # 初始化最后结尾的试错次数
def queens(num, state):
if len(state) == num-1: # 查询是不是最后一个皇后了，变成了递归返回的基准条件。
for pos in range(num): # 让最后一个皇后尝试去每一列取值
if not conflict(state, pos): # 如果有符合标准的列参数就返回。
yield (pos,) # 这是一个达标的数据的返回数据口，如果这部完成，说明这是一条合格的皇后链条
else:
global count_s
count_s += 1 # 易筋经尝试到最后一步失败的次数
else:
for pos in range(num): # 如果不是最后一个，循环pos
if not conflict(state, pos): # 确实该pos是否有效，有效就跑，无效就放弃
# result = next(queens(num, state + (pos,))) # 通过next取值又失败，这次我自己分析，应该是next取值无法定位
# 深度，因为这次失败是取值报错，不想用try,except再测试了
# print(pos)
# yield (pos,) + result
for result in queens(num, state + (pos,)): # 通过for循环取值，层层返回数据，定义N皇后，返回N-1层
# print((pos,) + result)
yield (pos,) + result
else: # 其实中间还有很多半途而废的测试，因为测试没有通过直接放弃了，进入下一轮循环
global count_b # 中间的测试过程种失败的次数
count_b += 1
num = 8
print(list(queens(num,())))
# print(len(list(queens(num,()))))
print(count_b)
print(count_s)
后面再上个代码优化版本的：
count_ss = 0
def queens_simple(num=8, state=()):
for pos in range(num): # 主循环开始，该循环刚好可以定位每个元素的任意列坐标
if not conflict(state, pos): # 任意进来的元素必须符合规则
if len(state) == num-1: # 基线条件返回，达到基线条件，（该输出为最后一个元素）
yield (pos,)
else:
'''进入递归，看能否测试达到基本条件，没达标就放弃，达标就通过for循环取值，层层返回'''
for result in queens_simple(num, state+(pos,)):
yield (pos,) + result
else:
global count_ss # 定义失败次数，与非简化版对比次数是否一致。
count_ss += 1
print(list(queens_simple()))
两个代码输出的结果都是一致的，包括试错的次数。
最后再次总结：
个人总结，在递归生成式中，比较重要的几个条件，第一想好基线条件，因为基线条件是返回正确数据的出口
第二，要想好正确路径返回的数据接受，这里用for循环接收子yield还是非常好的，数据的接受如果需要合并，想好格式（必须要有返回值的）
另外暂时没有啥了，两个yiled也不说了，一个返回基线条件数据，一个返回主数据。
很开森，总算马马虎虎算搞定了，至少能看懂。
下面上两个链接人家的说明，我的看不懂，看人家的试试，我是看人家的写法，我看不懂。
https://blog.csdn.net/qq_33085753/article/details/86592361
https://blog.csdn.net/wang903039690/article/details/79706311