C3算法的核心目标是为类继承关系生成一个线性序列，这个序列需要满足本地优先级规则和单调性规则。本地优先级规则确保父类的声明顺序得到保持，而单调性规则则保证在继承链中的任何位置，父类的相对顺序保持一致。C3线性化算法通过处理类的继承图来生成方法解析顺序（MRO）。以下是一个详细的C3算法实现示例：在实际开发中，
这时B的mro序列 1 2 3 mro(B)=mro( B(A1, A2, A3 …) ) =[B]+merge( mro(A1), mro(A2), mro(A3) ..., [A1, A2, A3] ) =... 计算结果为列表,列表中至少有一个元素即类自己,如上述示例[A1,A2,A3]。merge操作是C3算法的核心。 2. 表头和表尾: 表头: 列表的第一个元素 表尾:列表...
MRO的C3算法顺序如下图:看起简直是DFS和BFS的合体有木有。但是仅仅是看起来像而已。 Python3到至今:新式类一统江湖 Python3开始就只存在新式类了,采用的MRO也依旧是C3算法。 神奇的算法C3 C3算法解决了单调性问题和只能继承无法重写问题,在很多技术文章包括官网中的C3算法,都只有那个merge list的公式法,想看的话...
返回空list # 配合下文的排除空list操作,递归终止 return [] # 遍历要合并的mro for mroList in inLists: #取head head = mroList[0] # 遍历要合并的mro(与外一层相同),检查尾中是否有head ### 此处也遍历了被取head的mro,严格地来说不符合标准算法实现 ### 但...
事实上,在 Python 中,你可以利用cls.__mro__或者cls.mro()获取类或对象的 MRO 序列,而这就是基于 C3-MRO 算法的: class A(object): pass class B(A): pass print(B.__mro__) # (<class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>) ...
Python中的MRO(方法解析顺序)是确定方法调用顺序的一种机制。它用于确定在继承层次结构中,当多个方法具有相同名称时,应该调用哪个方法。 MRO是由C3算法计算得出的。C3算法的基本思想是: 将类按照继承关系排序,形成一个线性的列表。 从左到右遍历这个列表,对于每个类,找到其子类中第一个被定义的方法。
C3线性化算法,作为Python方法解析顺序(MRO)的核心,是一种用于处理多重继承的语言特性。它确保了当一个类从多个基类继承时 ,方法调用的顺序是确定且可预测的。算法遵循以下原则:深度优先、广度优先及维持传递性。这意味着子类会优先于父类被访问,同时保持每个父类内部的方法调用顺序。
Python中的MRO是通过C3线性化算法来确定的。C3线性化算法是一种广度优先搜索算法,它遵循以下几个规则: 子类的MRO永远在父类的MRO之前。 如果一个类有多个父类,那么它们的MRO的顺序将按照它们在类定义时的顺序进行合并。 如果多个父类的MRO中存在相同的类,那么只保留第一个出现的类,其余的将被忽略。
C3超级类线性化算法主要用于确定在多重继承情况下方法的继承顺序。算法确保了输出为确定的法方法解决顺序，即Method Resolution Order（MRO）。此算法被命名为C3，因为它符合三个属性：本地顺序（C1）、单调性（C2）和C0属性，即从目标类向上创建多继承图，该图不包含目标类的任何其他类，且遵循目标类的...