DPLL（Davis-Putnam-Logemann-Loveland）算法是一種高效的算法，用於解決命題邏輯中的布爾可滿足性問題（SAT問題），該算法是一種完備的、基於回溯的搜尋算法，特別適用於合取範式（CNF）的SAT問題。
DPLL算法的核心思想是通過遞歸和回溯的方式，對命題公式進行變數賦值和邏輯簡化。具體來說，算法在每個步驟中選擇一個未賦值的變數，並嘗試兩種可能性（真或假），然後遞歸地套用自身來簡化後的公式。如果簡化後的公式為空，則表示原公式是可滿足的；如果所有可能的賦值都無法滿足公式，則判定原公式為不可滿足。
DPLL算法中還包含了一些最佳化策略，如單位子句傳播、純字面量剔除等，這些策略有助於在搜尋過程中排除不可能的解，從而提高算法的效率。此外，分裂策略在DPLL算法中扮演著重要角色，它通過在搜尋過程中選擇變數並分裂為兩個分支，構建了一棵樹，代表了不同的變數賦值情況。這個策略幫助算法在搜尋空間中快速找到可行解，或者確定問題不可滿足。