让 B 是变量 X = { x 1 ，..上的布尔公式集。 。， x n }和 f ：[ n ]→ B 。给定估值 v ： X →{0,1}以通常的方式扩展到 B ，找到子集 S < / em>的[ n ]，这样对于所有， v （ f （ i ））= 1 > i ∈ S （即[ n ]的子集，映射到给定估值所满足的公式）。天真的解决方案包括针对每个 i ∈[ n]测试 v （ f （ i ）） ]并在最坏的情况下花费 O （ nm ）时间，其中<em> m 是图像中最大公式的大小 f 。我的问题是：我们可以做得更好吗，尤其是当 n 大而 m 小时？
我对数据结构没有事先的承诺，但是出于具体性， f 可能由抽象语法树或嵌套的文字列表表示为数组或字典和公式（假设转换为DNF或CNF没问题）。此外， f 很少更改，而搜索频繁发生。看来这个问题可以归结为布尔电路最小化之类的东西，但是我还没有找到任何在线研究可以导致对上述朴素算法的改进（具有合理的预处理时间）。