针对不同评估成本条件优化短路评估的方法

问：

这是一个有点抽象的问题，我希望没关系（如果没有，请让我知道一个更好的地方来问它）：

我有一堆布尔条件，我们称之为.A, B, C, D, ...

在我的代码中，我需要使用这些条件来区分几种不同的可能方案。例如，我可以有这样的东西（在伪代码中）：

if ((A and B) or not (C or D)) then process case 1
if (A and (not B) and (C or D)) then process case 2
otherwise process case 3

现在，我可以开始组合这些 if 语句来优化所需的计算数量，例如：

if (A) then {
    if (B) then {
        process case 1
    } else {
        if (C or D) then process case 2
                    else process case 1
    }
} else {
    if (C or D) then process case 3
                else process case 1
}

但我同样可以以不同的方式“短路”（我松散地使用这个词）一些评估，例如：

if (C or D) then {
    if (A) then {
        if (B) then process case 1
               else process case 2
    } else {
        process case 3
    }
} else {
    process case 1
}

假设评估这些条件的成本存在显着差异，例如，有些需要数据库调用，有些是简单的变量空检查等。然后，对于如何分解代码，可能有一个最佳解决方案（假设所有情况的可能性都相等）。

例如，如果对 A 和 B 的评估很便宜，而对 C 或 D 的评估很昂贵，那么平均而言，上面的第一个版本可能更好，因为如果 A 和 B 被证明是真的，C 和 D 就永远不需要被评估。而如果 C 和 D 便宜而 A 或 B 贵，则平均而言，版本 2 更好。

是否有一些正式的框架或其他方法来弄清楚这种优化？