z3规划问题和积木世界

Z3是一种高性能的定理证明器，它可以用于解决各种规划问题，例如积木世界中的问题。下面是一个使用Z3来解决积木世界问题的示例代码：

from z3 import *

# 创建Z3求解器
solver = Solver()

# 创建积木的变量
a = Int('a')
b = Int('b')

# 添加积木的限制条件
solver.add(a >= 0)
solver.add(a <= 10)
solver.add(b >= 0)
solver.add(b <= 10)
solver.add(a + b == 10)

# 解决问题
if solver.check() == sat:
    model = solver.model()
    # 打印解决方案
    print("a =", model[a].as_long())
    print("b =", model[b].as_long())
else:
    print("No solution found.")

在这个示例中，我们定义了两个积木的变量a和b，并添加了一些限制条件。例如，a和b的取值范围在0到10之间，并且它们的和等于10。然后，我们使用Z3的求解器来解决这个问题。如果求解器返回的结果是可满足的（sat），则我们可以通过模型获取积木的具体取值，并打印出解决方案。否则，我们会得到一个“No solution found”的提示。

这只是一个简单的示例，实际上，积木世界的问题可能更复杂，需要更多的变量和限制条件。但是，基本的思路是一样的：定义变量、添加限制条件、求解问题、获取解决方案。