Python中什么叫广度优先

Python010

Python中什么叫广度优先,第1张

广度优先这个是图论中概念。在一个图中,遍历有两种一种是广度优先,一种是深度优先,如果从一个节点开始 优先遍历子节点的兄弟(同层)节点那么是广度优先,如果优先遍历子节点的子节点那么是深度优先

Python的类分为经典类和新式类:

官方推荐使用新式类替换经典类,因为经典类对于多重继承采用的从左到右深度优先匹配算法存在一些问题。也就是如果方法同名,有的时候会绕过一些想要访问的方法,只指向一个方法。

2.x版本中使用的是深度优先算法,而3.x版本使用的是c3算法,和广度优先算法在某些情况下是不一样的

以顶点为起始点,从左到右开始遍历,当遍历到一个节点的时候,判断是否有左右两个顶点,优先选择左边的作为顶点,再继续遍历下去,当遍历完成后,选择未曾访问的顶点重新遍历

如图:根据深度优先算法,就是v1-v2-v4-v5-v3-v6

以顶点为起始点,从左到右开始遍历,一层一层地向下遍历,从左到右

如图:根据广度优先算法:就是v1-v2-v3-v4-v6-v5

C3 算法:MRO是一个有序列表L,在类被创建时就计算出来。

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

L(object) = [ object ]

L的性质:结果为列表,列表中至少有一个元素即类自己。

“+”: 添加到列表的末尾,即 [ A + B ] = [ A,B ]

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,或者不在表尾的第一个字母

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。

例如:

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]

L(D)

= L(D(B,C)) 取出D

= D + merge(BA+CA+BC) 查看merge的表头,取出B,去除C,剩下A

= D + B + C + A