在z3py中,可以使用z3.Solver()
来创建一个求解器,并使用solver.add()
方法将约束添加到求解器中。要保存和重新加载求解器的约束,可以使用solver.to_smt2()
方法将求解器的约束保存到一个文件中,然后使用z3.Solver()
和solver.from_string()
方法来重新加载约束。
下面是一个示例代码:
from z3 import *
# 创建一个求解器
solver = Solver()
# 添加约束
x = Int('x')
y = Int('y')
solver.add(x > 0)
solver.add(y < 10)
# 保存约束
solver.to_smt2("constraints.smt2")
# 重新加载约束
solver = Solver()
solver.from_string(open("constraints.smt2").read())
# 解决约束
if solver.check() == sat:
model = solver.model()
print("x =", model[x])
print("y =", model[y])
else:
print("No solution")
在上面的示例中,首先创建了一个求解器solver
,然后添加了两个约束x > 0
和y < 10
。然后,使用solver.to_smt2()
方法将约束保存到文件constraints.smt2
中。
接下来,使用z3.Solver()
创建一个新的求解器solver
,然后使用solver.from_string()
方法从文件constraints.smt2
中重新加载约束。
最后,使用solver.check()
方法检查约束的可满足性,并使用solver.model()
方法获取满足约束的解。如果存在解,则打印解的值;否则,打印"No solution"。
这样就实现了保存和重新加载z3py求解器的约束。