Python 列表理解的项目，在z3模型中部分评估

考虑以下示例：

from z3 import *
data = [BitVec("x_{}".format(i), 8) for i in range(10)]
s = Solver()
s.add(Sum(data1) == 10)
while True:
    s.push()
    if s.check() == sat:
        if len(s.model()) != 10:
            print(len(s.model()))
            print(s.model())
            break
    s.pop()

从z3导入*
data1=[BitVec（“x_{}”.format（i），8）表示范围（10）中的i]
数据2=[BitVec（“x_{}”。格式（i），8）表示范围（20）内的i]
var=比特向量（“var”，16）
s=解算器（）
s、 添加（不是（或）(
和（var==100，和（数据1）==10），
和（var==200，和（数据2==10）））
尽管如此：
s、 推
如果s.check（）==sat：
如果len（s.model（））！=11和len（s.model（））！=21:
打印（len（s.model（）））
打印（s.model（））
打破
s、 流行音乐（）

产生以下结果：

12
[x_2=252，
x_9=248，
x_1=255，
x_3=96，
x_5=192，
x_4=223，
x_17=0，
var=0，
x_0=0，
x_6=252，
x_7=254，
x_8=248]

结果似乎是正确的，但我不明白为什么x_17出现在列表中

另一个结果是：

1
[var=0]

空列表是否被认为是

Sum（data1）==10的有效解决方案？
它如何明确指定列表必须包含10或20个项目？
但我的主要问题是：为什么要提出部分清单作为解决方案

在这个例子中：

from z3 import *
data = [BitVec("x_{}".format(i), 8) for i in range(10)]
s = Solver()
s.add(Sum(data1) == 10)
while True:
    s.push()
    if s.check() == sat:
        if len(s.model()) != 10:
            print(len(s.model()))
            print(s.model())
            break
    s.pop()

该计划并不是从循环中产生的，没有用部分列表提出解决方案。
可能And操作器的设计具有短路行为？
第一个程序
您的约束条件是：

s.add（非（或(
和（var==100，和（数据1）==10），
和（var==200，和（数据2==10）））

到，这相当于：

s.add（或（var！=100，Sum（data1）！=10））
s、 加（或（变量！=200，总和（数据2）！=10））

考虑如果解算器将
var
设置为
0
，会发生什么：两个析取都是真的，因此系统是可满足的。因此，不管所有的
x
设置为什么，也不管总和是多少

总之，任何
var
不是
100
和
200
的赋值都是您问题的模型。请注意，z3只会分配“足够”的变量，使您的问题处于
sat
状态，因此您不会看到其他变量。（但如果您确实需要它们，则可以获取它们的值；z3只是告诉您，它们并不重要，因为不将它们放入模型中。）

第二程序
在第二个问题中（将
data1
重命名为
data
之后），进入无限循环的是Python程序。Z3实际上几乎立即回答了您的查询，但您的
条件是：

if len（s.model（））！=10:

而由z3发现的模型正好包含10个东西。所以你一直在z3外循环。也许您打算让
行读
==10
？
谢谢您的回复。我的问题很愚蠢。我以为我在做一个无符号的和，所以如果前n个元素的和大于10，那么下面的值是不必要的。它没有考虑整数溢出。事实上，无论是有符号的还是无符号的，模型必须包含所有10个值。对此我很抱歉。但是，如果z3只会分配“足够”的变量使我的问题进入sat状态，为什么我会得到第一个答案？在这种情况下，“var=0”似乎足够了，但该模型提供了更多的值。“但如果你真的需要他们，就有可能得到他们的价值观”：我需要它你是怎么做到的？正是在这种情况下，我使用列表理解？模型生成是“机会主义的”。当解算器探索状态空间时，您将获得足够的赋值来满足约束。但不能保证这项任务是最低限度的。（一般来说，“最小”这类赋值的概念甚至没有很好的定义。赋值集中没有“顺序”）。因此，当解算器探索解空间时，您将得到所需的最小值，可能还会得到一些其他值。要获得“全部”值，请参见以下答案：本质上，它归结为调用
model.eval（var，model_completion=True）
对于您感兴趣的每个
var
。非常感谢！这正是我想要的答案。