美文网首页
C3线性化算法

C3线性化算法

作者: dongshangtong | 来源:发表于2019-06-03 01:56 被阅读0次

    在介绍算法之前,我们首先约定需要使用的符号。我们用
    C1 C2 ....... Cn表示包含 N 个类的列表,并令
    head(C1C2⋯CN)=C1
    tail(C1C2⋯CN)=C1C2⋯CN

    为了方便做列表连接操作,我们记:

    C1+(C2C3⋯CN)=C1C2⋯CN

    假设类 C继承自父类 B1,⋯,BN,那么根据 C3 线性化,类 C的方法解析列表通过如下公式确定:

    L[C(B1BN)]=C+merge(L[B1],⋯,L[BN],B1⋯BN)

    这个公式表明 C 的解析列表是通过对其所有父类的解析列表及其父类一起做 merge 操作所得到。
    接下来我们介绍 C3 线性化中最重要的操作 merge ,该操作可以分为以下几个步骤:
    1.选取 me rge 中的第一个列表记为当前列表 K 。
    2.令 h = head( K ),如果 h 没有出现在其他任何列表的 tail 当中,那么将其加入到类 C 的线性化列表中,并将其从 merge 中所有列表中移除,之后重复步骤 2。
    3.否则,设置 K 为 merge 中的下一个列表,并重复 2 中的操作。
    4.如果 merge 中所有的类都被移除,则输出类创建成功;如果不能找到下一个 h ,则输出拒绝创建类 C 并抛出异常。

    上面的过程看起来好像很复杂,我们用一个例子来具体执行一下,你就会觉得其实还是挺简单的。假设我们有如下的一个类继承关系:

    class X():
        def who_am_i(self):
            print("I am a X")
            
    class Y():
        def who_am_i(self):
            print("I am a Y")
            
    class A(X, Y):
        def who_am_i(self):
            print("I am a A")
            
    class B(Y, X):
         def who_am_i(self):
             print("I am a B")
             
    class F(A, B):
        def who_am_i(self):
            print("I am a F")
    

    首先我们有 L [ X ] = X , L [ Y ] = Y ,然后立即可以得到:
    L[A]=A+merge[L[X],L[Y],X,Y]=[A,X,Y]
    L[B]=B+merge[L[Y],L[X],Y,X]=[B,Y,X]
    根据公式:
    L[F]=F+merge[L[A],L[B],A,B]=F+merge[[A,X,Y],[B,Y,X],A,B]
    我们首先选取 h = h e a d ( L [ A ] ) = A ,发现 A 可以加入到类 C 的解析列表中(同时将 A 从其他列表中删去),所以得到:
    L[F]=[F,A]+merge[[X,Y],[B,Y,X],B]

    之后选取 h = h e a d ( L [ A ] ) = X ,发现 X 不能满足要求(因为 X 在 L [ B ] 的 t a i l 中出现),所以根据步骤 3 选取下一个列表并令 h = h e a d ( L [ B ] ) = B ,然后将 B 加入到类 C 的解析列表中得到:
    L[F]=[F,A,B]+merge[[X,Y],[Y,X]]

    接下来按照算法流程应该选取 h = h e a d ( L [ B ] ) = Y ,很显然 Y 并不能满足要求,此时由于 m e r g e 中没有下一个列表了,所以不能继续选择 h ,所以根据步骤 4 算法输出类 F 创建失败并抛出异常。如果你用 new-style class 的方式执行一下上面的代码,你就会发现 Python 解释器将不允许你创建类 F:

    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 17, in <module>
        class F(A, B):
    TypeError: Cannot create a consistent method resolution
    order (MRO) for bases X, Y
    

    自己写一遍:

    class A:
        def myc(self):
            print("mya")
    
    class B(A):
        def myc(self):
            print("myb")
    
    class C(A):
    
        def myc(self):
            print("myc")
    
    
    class D(B,C):
    
        def myd(self):
            print("myd")
    
    
    print(D.__mro__)
    
    # L|C(B1....BN) = C + merge([L|B1]....[L|Bn],B1....BN)
    
    L(B) = B + merge(L(A),[A]) = [B,A]
    
    L(C) = C + merge(L(A),[A]) = [C,A]
    
    
    L(D) = D + merge(L(B),L(C),(B,C))
    这时候我们把L(B) =[B,A], L(C) =[C,A] 替换L(D) 的里面去就得到如下:
    
    L(D) = D + merge([B,A],[C,A],(B,C))
    
    这时候我们看B 有没有在其他列表尾部,
    没有,先把D和B组合成一个列表,
    然后把B 在的[B,A]列表和(B,C)去掉所以得到如下
    
    L(D) = [D,B] + merge([A],[C,A],(C))
    
    这时候我们看A 有没有在其他列表尾部,
    有,A 在[A] 和[C,A] 都在尾部,所以进行不下去了,
    我们看[CA]这个列表,C 不在其他列表尾部,所以得到如下
    
    L(D) = [D,B,C] + merge([A],[A],)
    
    L[D] = [D,B,C,A] 
    

    相关文章

      网友评论

          本文标题:C3线性化算法

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/akqqxctx.html