Question

求解器必须确保选择的值在有效的值组合中具有均匀的值分布（也就是说，所有的有效值组合在求解过程中具有相等的概率）。这个重要的特性能够保证所有的值组合的可能性是相等的，这也就允许随机化能够更好地探索整个设计空间。

然而，有时我们希望强制某种组合出现的频率更高一些。考虑一个案例，其中1位的控制变量s约束了一个32位的数据值d：

class B;
    rand bit s;
    rand bit [31:0] d;
    constraint c {s -> d == 0;}
endclass

约束c表明“s蕴含着d等于0”。尽管表面上看好像由s确定d，但事实上s和d是一起确定的。{s,d}共有2³³种组合，但s仅在{1,0}这种组合时才为真。因此s为真的可能性为1/2³³，它近似于等于0。

约束为排序变量提供了一种机制，这样s可以独立于d被选择。这种机制在变量的计算上定义了一个部分排序，并使用solve关键字说明。

class B;
    rand bit s;
    rand bit [31:0] d;
    constraint c {s -> d == 0;}
    constraint order {solve s before d;}
endclass

在这个例子中，order约束向求解器指示s在d被求解之前求解。这么做的效果就是s具有50%的概率被选择为真，接下来d根据s的值被选择。相应地，d == 0的概率为50%，d != 0的概率也为50%。

变量排序可以被用来强制被选择的边界条件出现的机会更频繁一些。然而，一个“solve...before ...”约束不会改变求解空间，并且不会引起求解器失败。

在一个约束块中定义变量顺序的语法如下：

constraint_block_item ::=         // 引用自附录A.1.9
    solve identifier_list before identifier_list;
  | constraint_expression

语法12-7 — Solve...before约束排序语法（摘录自附录A）

solve和before使用一个逗号分割的integral变量或数组元素。

下列限制应用于变量排序：

• 仅允许随机变量，也就说它们必须使用rand声明。
• 不允许使用randc变量。randc变量总是在其它变量之前求解。
• 变量必须是integral值。
• 约束块既可以包含单一值约束也可以包含排序约束。
• 在排序上不能有循环的依赖性，就好像“在b之前求解a”与“在a之前求解b”那样。
• 没有被显式排序的变量应该与最后一组排序变量一起求解。这些值的求解被尽可能晚地推迟以便确保一个好的值分布。
• 只要结果相同，变量可以以排序约束不一致的顺序求解。一个可能的例子如下：

x == 0;
x < y;
solve y before x;

在这个例子中，由于x具有唯一可能的赋值（0），所以x可以在y之前求解。约束求解器可以使用这种灵活性来加速求解过程。