python多重继承的MRO算法选择： 经典方式、Python2.2 新式算法、Python2.3 新式算法(C3)。Python 3中只保留了最后一种，即C3算法
C3算法的解析：
1.多继承UML图：
备注：O==object
2.python-C3算法解析：
#C3 定义引用开始
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。
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定义引用结束
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]
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