Performance 如何切中要害地解释这个Prolog目标，并提高效率

我一直在阅读的答案和评论，并尝试将给出的解释应用于Bratko的一个例子（Prolog Programming for Artificial Intelligence，第130页），但我不确定我是否完全理解它。该示例描述如下：

我阅读了树和代码如下：

在目标列表中

C:-p，Q，R！，S、 T，U.

Prolog会像往常一样一个接一个地尝试实例化变量，最终得到

true.

。假设为

P

和

Q

找到了一个值，并且第一次尝试

R

失败，那么Prolog可以返回到找到

P

和

Q

的情况，并尝试

R

的另一个选项（如果可用）。但是，如果也找到了

R

（导致

P，Q，R=true.

）和

一如既往地成功，我们扔掉了所有的选择点，从那一点开始就没有什么可追溯的了（甚至是
C:-V.
）。这意味着如果找不到
S
的结果，那么目标
C:-P，Q，R！，S、 T，U.
将立即失败。但是Prolog仍然可以回溯到
A:-B，C，D.
为
B
找到其他值。如果为
B
找到另一个匹配项，将重新尝试
C
。等等

假设我的解释是正确的，如果目标
C:-p，Q，R！，S、 T，U.
成功或失败，无论
B的值是多少，您将如何提高效率？我的猜测是将
A:-B，C，D.
改写为
A:-B！，C、 D

我的解释正确吗？考虑到一些关于
C
的先验信息，我的效率提高了多少？
是的，你的理解是正确的。为了更好地理解它，我们可以将谓词重写为

a = (b & c & d)
c = (p & q & r) ~~>! (s & t & u) ; v

使用
&
for
&&:
和其他运算符，从（或者如果不清楚，请将其视为伪代码，
~~>！
传递的解决方案不超过一个）。当达到切割时，
c
被提交，但是
a
仍然可以回溯

如果
A:-B，C，D.
中的
C
成功或失败，无论
B
的值是多少，您也可以按如下顺序重新排列目标：

A :- C, B, D.

切入点
A:-B！，C、 D.
是一个红色切割，它只允许
B
成功一次，但是如果你对它的第二个结果感兴趣呢？红色切割会改变谓词的含义。
谢谢！我很高兴我现在明白了。我应该试着在头脑中更好地区分什么时候该在树上思考，什么时候不该在树上思考。我没有考虑对
A:-C，B，D.
进行重新排序，因为在我看来，这会改变树的顺序，这是不允许的，也会改变声明的含义-但当然不是这样，最终我们只关心查询的结果，而不是顺序。再次感谢你到目前为止对我的指导！很高兴能帮上忙。：）