AC-3算法是一种用于约束满足问题（CSP）的算法，用于减少变量的可能取值范围以达到更高的效率。它的时间复杂度为O(d^3n^2)，其中d是每个变量可取值的最大数目，n是变量的总数。

下面是一个简单的Python实现示例：

def ac3(csp, queue=None, removals=None):
    """
    AC-3算法的实现
    """
    if queue is None:
        queue = [(Xi, Xk) for Xi in csp.variables for Xk in csp.neighbors[Xi]]

    while queue:
        (Xi, Xj) = queue.pop(0)
        if revise(csp, Xi, Xj, removals):
            if not csp.curr_domains[Xi]:
                return False
            for Xk in csp.neighbors[Xi]:
                if Xk != Xj:
                    queue.append((Xk, Xi))
    return True

        
def revise(csp, Xi, Xj, removals):
    """
    检查是否需要修剪Xi的值域以满足约束Xj
    """
    revised = False
    for x in csp.curr_domains[Xi][:]:
        if all(not csp.constraints(Xi, x, Xj, y) for y in csp.curr_domains[Xj]):
            csp.prune(Xi, x, removals)
            revised = True
    return revised

在这里，csp是一个CSP对象，它包含有关CSP问题的所有信息，如变量、可行域和约束等。

如果约束检查成功，则csp.prune函数将修剪变量的当前域。

示例代码中的while循环结束后，如果所有约束都已被满足，则将返回True，否则将返回False。