使用SMT求解器来解决问题。SMT代表“可满足性模理论”，可以用来判断一组公式是否有可满足的解，并且能够考虑到约束条件。下面是使用SMT求解器的Python代码示例：

# 导入SMT求解器
from z3 import *

# 创建一个布尔变量x和一个整数变量y
x = Bool('x')
y = Int('y')

# 定义约束条件
constraints = [x == Not(y > 0)]

# 创建一个求解器
solver = Solver()

# 添加约束条件
solver.add(constraints)

# 求解器求解
result = solver.check()

# 判断是否有解
if result == sat:
    # 输出解
    print('x的值：', solver.model()[x])
    print('y的值：', solver.model()[y])
else:
    print('无解')

在这个示例中，我们使用SMT求解器来求解布尔变量x和整数变量y的取值，其中x的值为非y大于0。我们将约束条件添加到求解器中，并使用check()函数来求解。如果返回结果为“sat”（表示有可满足的解），我们可以使用model()函数来获取变量的取值。如果返回结果为“unsat”（表示无解），我们可以输出无解的提示。这种方法可以确保我们得到的解满足约束条件。