Prolog用于解决Greplin挑战

在去年于帝国理工学院的学习过程中，我选择修读了一门极具吸引力的Prolog课程。从其名称（Programming in Logic）便可得知，这是一门专为人工智能领域设计的编程语言；与常见的过程式语言（如C++）以及函数式语言（如Haskell）所采用的思维方式截然不同，Prolog属于一种声明式的逻辑编程语言。

根据维基百科的相关描述，“与常规的过程式语言不同，Prolog程序是基于谓词逻辑理论构建的。其最基础的编写方式是定义对象之间的关系，随后可以通过提出查询目标的方式来检索不同对象间的关系。系统将自动完成匹配与回溯操作，从而得出所需答案。” 这段话表述得非常清晰，因此我直接引用了原文内容。Prolog在解决问题时所采用的方式极为精妙。由于篇幅限制，若读者希望深入了解Prolog的具体编程实现方式，可查阅其他更为详尽的学习资料。

在此处提供一个简单的示例，该例子源自维基百科：

我预先设定了五个事实（fact）

    human( kate ).
    human( bill ).
    human( xp ).
    likes( kate, bill ).
    likes( bill, kate ).
    likes( xp,   kate ).

上述几项事实揭示了当前语境中的情况：kate、bill 以及 xp 均属