Python多重继承顺序---C3算法

什么是多重继承C3算法

• MRO即 method resolution order (方法解释顺序)，主要用于在多继承时判断属性的路径(来自于哪个类)。
• 在python2.2版本中，算法基本思想是根据每个祖先类的继承结构，编译出一张列表，包括搜索到的类，按策略删除重复的。但是，在维护单调性方面失败过（顺序保存）。C3是1996年首次被提出。在python2.3及后续版本中，C3被选定为默认的解析算法。C3线性表是用于获取多重继承下继承顺序的一种算法。

• C3算法最早被提出是用于Lisp的，应用在Python中是为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题。

(本地优先级：指声明时父类的顺序，比如C(A,B)，如果访问C类对象属性时，应该根据声明顺序，优先查找A类，然后再查找B类。

单调性：如果在C的解析顺序中，A排在B的前面，那么在C的所有子类里，也必须满足这个顺序。)

c3算法方法

一个类的C3线性表，是由两部分进行merge操作得到的，第一部分是是它所有父类的C3线性表(parents' linearizations)，第二部分是它所有父类组成的列表(parents list)。后者其实是局部的优先级列表。

L（Child（Base1，Base2）） = [ Child + merge（ L（Base1） ,  L（Base2） ,  Base1Base2 ）]

L（object） = [ object ]

所谓merge操作，遵循以下原则：表的首个元素不可以出现在其他地方，如果出现了这样的情形，那么就要将该元素全部移出，放到产出列表(output list)中。如果循环进行这一操作，就可以把所有的表逐步移出，逐步扩张产出表，最后得到一个

纯粹的产出表。这个产出表就是最后的C3线性表。

merge： ①         如果列表空则结束，非空 读merge中第一个列表的表头，

②         查看该表头是否在 merge中所有列表的表尾中。

②-->③  不在，则 放入 最终的L中，并从merge中的所有列表中删除，然后 回到①中

②-->④  在，查看 当前列表是否是merge中的最后一个列表

④-->⑤  不是 ，跳过当前列表，读merge中下一个列表的表头，然后 回到 ②中

④-->⑥  是，异常。类定义失败。

表头： 列表的第一个元素 （列表：ABC，那么表头就是A,B和C就是表尾）

表尾： 列表中表头以外的元素集合（可以为空）

merge 简单的说即寻找合法表头（也就是不在表尾中的表头），如果所有表中都未找到合法表头则异常。

C3算法的三大重要属性：

1.前趋图。作为有向无环图，找不到任何的循环，通常用前趋图来理解程序的依赖关系。

2.保持局部的优先次序。

3.单调性。

举个例子：

L(D) = L(D(O))

= D + merge(L(O))

= D + O

= [D,O]

L(B) = L(B(D,E))

= B + merge(L(D) , L(E))

= B + merge(DO , EO) # 第一个列表DO的表头D，其他列表比如EO的表尾都不含有D，所以可以将D提出来，即D是合法表头

= B + D + merge(O , EO) #从第一个开始表头是O,但是后面的列表EO的表尾中含有O所以O是不合法的，所以跳到下一个列表EO

= B + D + E + merge(O , O)

= [B,D,E,O]

同理:

L(C) = [C,E,F,O]

L(A(B,C)) = A + merge(L(B),L(C),BC)

= A + merge(BDEO,CEFO,BC)#B是合法表头

= A + B + merge(DEO,CEFO,C)#D是合法表头

= A + B + D + merge(EO,CEFO,C)#E不是合法表头，跳到下一个列表CEFO，此时C是合法表头

= A + B + D + C + merge(EO,EFO)#由于第三个列表中的C被删除，为空，所以不存在第三个表，只剩下两个表；此时E是合法表头

= A + B + D + C + E + merge(O,FO)#O不是合法表头，跳到下一个列表FO，F是合法表头，

= A + B + D + C + E + F + merge(O,O)#O是合法表头

= A + B + D + C + E + F + O

= [A,B,D,C,E,F,O]

获取C3的数组列表，可以梳理清楚子类执行过程中向上执行的顺序