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0 环境
- 编辑器：pycharm或者vscode
- 系统版本：windows10
- python版本：3.9.6
1 前言
前面提到过了，满足MRO的特性，那么python又是怎么判断它的呢，换句话python怎么判断是否满足条件的呢。这里用到了算法，人称C3算法，或者叫第三算法。
2 参考
看The C3 Method Resolution Order这部分
3 C3算法
类列表
C1 C2 ... CN 表示类列表 [C1 C2 ... CN]
列表头部和尾部
head = C1
tail = C2 ... CN
列表加法
C + (C1 C2 ... CN) = C C1 C2 ... CN
C3表达式L[C(B1 … BN)] = C + merge(L[B1] … L[BN], B1 … BN)，例如: class C: pass，C = [C,O]，这里的O是object的意思，假如C(X1...Xn)就等于[C] + merge(mro(X1), ... , mro(Xn), [X1...Xn,O])。这里C3算法，里面的merge算法，它的执行步骤大致如下图：比如F(D,C), D(C), C(O)这种，
1、取第一个列表的首元素，给它一个判断，条件是：在其它的列表中是首元素或在其他列表不存在。满足移除元素，循环遍历，结束标志：直到无法合抛出异常或列表清空为止。
线性化结果+线性化计算: 为了方便，object简化为O。
// 线性化，之前A的mro属性
L[O] = [O]
L[C] = [C, O]
L[D] = [D] + merge(L[C])
L[F] = [F] + merge(L[D] + L[C])
L[F] = [F] + merge([D, C, O], [C, O], [D], [C])
// 按照上面的规则，先拿到D这个元素，挨个判断后面其他列表，存在首元素移除，不存在，下一步循环
L[F] = [F, D] + merge([C, O], [C, O], [C])
L[F] = [F, D, C] + merge([O], [O])
L[F] = [F, D, C, O]
// 假如是F(C,D)，首个元素存在，但不在第二个列表的首元素上，相当于F指向C，指定D，然后D指向C。
L[F] = [F] + merge([C, O], [D, C, O], [C], [D])
但是呢，一旦复杂了，上面的方式就会变一变，如下图：顺序A、B、C、D、O。
补充一点，如果首个列表查找不到好的头，则从第二个列表开始查找好的头，并且移除掉其它列表的元素与该头相同的元素。这里的object我就省略了，类如L[A] = [A] + merge([B,D,E],[C,E,F],[B,C]),第一轮从B,D,E中取出B，满足条件，移除其他列表相应的B以及第一个列表里的B，并且将B合并到MRO中，现在变成了L[A] = [A,B] + merge([D,E],[C,E,F],[C])，假如没有补充这点是不是直接抛异常了，现在D在其它列表中存在且不再首元素，现在取出第二个列表里第一个元素C，满足，去掉相应C，并且将C合并到MRO中，后面循环依次类推，直到所有列表为空。
总结
要满足MRO两个规则，本地优先(继承从左往右)和单调性。子类名(n个父类)相当于子类名加上父类的线性化和父类列表的合并的和。看到合并的过程，也是从左往右开始。还有首个列表取出的元素找不到好头，其他列表存在但不在首位的情况，这块要理解。
