z3 - z3py 中函数“from_file()”的问题
问题描述
假设我们有以下文件:
- 函数.smt
(declare-datatypes (T) ((AVL leafA (nodeA (val T) (alt Int) (izq AVL) (der AVL)))))
- 规范.smt
(declare-const t (AVL Int))
以及以下代码:
from z3 import *
s = Solver()
s.from_file("func.smt")
s.from_file("espec.smt")
当指令 "s.from_file("espec.smt")" 被执行时,z3 抛出下一个异常:
z3.z3types.Z3Exception: b'(error "line 1 column 18: unknown sort \'AVL\'")\n'
似乎求解器“s”不保存数据类型(以及函数)的信息。这就是他抛出异常的原因(我猜)。
以下代码是解决它的一种方法:
s = Solver()
file = open("func.smt", "r")
func = file.read()
file.close()
file = open("espec.smt", "r")
espec = file.read()
file.close()
s.from_string(func + espec)
但是这种方式效率不高。
是否有另一种更有效的方法来解决这个问题并使 z3 为将来的断言和声明保存数据类型和函数?
编辑:
例如,在我的真实案例中,文件“func.smt”在函数和数据类型之间总共有 54 个声明(有些相当复杂)。“spec.smt”文件几乎没有声明和断言。最后我有一个文件,其中有许多断言,我必须一点一点地阅读并生成一个模型。
也就是说,假设我有 600 行断言,我从 10 到 10 读取,所以每 10 行我生成一个模型。也就是说,如果我们假设我已经读取的那些断言存储在一个名为“aux”的变量中,那么每次我想要获得一个新模型时,我都必须执行“s.from_string (func + spec + aux)”总共 60 次,我不知道这是否可以提高效率。
解决方案
正如您发现的那样,单独读取文件并加载到求解器是您最好的选择。
除非效率是最重要的,否则我不会担心进一步优化它。对于任何合理的问题,您的求解器时间将支配从几个(或几千个!)文件加载断言所花费的任何时间。您是否有一个真正需要这部分显着加快的用例?
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