python广度优先

‘壹’ python的多重继承问题

楼上的回答的很正确，简单来说：在对类D进行实例化的时候，你依次对类C和类A进行了初始化，结果就会以后初始化的B为准了

实际上在子类里并不需要去初始化父类，你在实例化子类的同时，继承自父类的对象都会被创建

classA(object):
def__init__(self):
self.a=1

classB(A):
def__init__(self):
self.a=2
self.b=2
classC(B,A):
pass

>>> c = C()

>>> c.a

>>> 2

另外补充一下。父类为新式类的情况下，继承顺序是有影响的。继承顺序上，经典类是深度优先，新式类是广度优先，两种混用的话，分分钟就晕乎了。可以去多做做实验，好好了解。

‘贰’ Python怎么实现广度优先遍历

1、从图中某个顶点V0出发，并访问此顶点；2、从V0出发，访问V0的各个未曾访问的邻接点W1，W2，…,Wk;然后,依次从W1,W2,…,Wk出发访问各自未被访问的邻接点；3、重复步骤2，直到全部顶点都被访问为止。

‘叁’ 在python2.7中，关于新类与旧类的问题。新类时广度优先而旧类是深度优先，但在这个程序中却出现这个问题

Python既不是单一“深度优先”也不是单一“广度优先”，使用的是“C3 linearization algorithm”；在实际应用中最好避免多重继承以避免不必要的麻烦，比如Java就只能单继承

‘肆’ python深度优先与广度优先的遍历算法区别

深度优先，dfs，简单地说是从头走到叶子节点，再返回上一个节点的操作。通常借助递归来实现。
广度优先，bfs，按照离根节点的距离为依据进行搜索。通常用队列+循环来实现。

‘伍’ Python新式类和旧式类的区别

1）首先，写法不一样：

classA:#旧式类
pass

classB(object):#新式类
pass

2）在多继承中，新式类采用广度优先搜索，而旧式类是采用深度优先搜索。
3）新式类更符合OOP编程思想，统一了python中的类型机制。

‘陆’ Python可以多继承吗

Python支持多继承，与C++一样都会出现一种问题：子类继承的多个父类又继承了同一个父类，这时就有可能会出现父类构造方法被调用多次的情况。关于这个问题，我找了一些资料，虽然没有亲自全部验证，这里我总结一下自己对这个问题的看法。

Python和C++的关于这个问题的解决方案不太一样，当然Python还要看它的版本。

C++用的方案是引入了虚继承的语法避免同一个类被构造了多次。

Python用的方法是MRO(method resolution order,方法解析顺序) 。在在Python2.3之前，MRO的实现是基于DFS的，而在Python2.3以后MRO的实现是基于C3算法。找到的资料解释了一下更换算法的原因:

为什么采用C3算法

C3算法最早被提出是用于Lisp的，应用在Python中是为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题。

本地优先级：指声明时父类的顺序，比如C(A,B)，如果访问C类对象属性时，应该根据声明顺序，优先查找A类，然后再查找B类。

单调性：如果在C的解析顺序中，A排在B的前面，那么在C的所有子类里，也必须满足这个顺序。

------------------------------新式类和旧式类中查找属性的顺序不同-------------------------------------

在新式类中，查找一个要调用的函数或者属性的时候，是广度优先搜搜的。

在旧式类当中，是深度优先搜索的。

‘柒’ Python新式类和经典类的区别

A.在Python里凡是继承了object的类，都是新式类
B.Python3里只有新式类
C.Python2里面继承object的是新式类，没有写父类的是经典类
D.经典类目前在Python里基本没有应用
E.保持class与type的统一对新式类的实例执行a.class与type(a)的结果是一致的，对于旧式类来说就不一样了
F.对于多重继承的属性搜索顺序不一样新式类是采用广度优先搜索，旧式类采用深度优先搜索

‘捌’ 如何用python解析graphml格式的xml文件并广度优先遍历

这个任务的关键点有三处：
一个是解析xml，获取node与edge的信息，python自带的xml.etree.ElementTree就可以；
二是构造图的数据结构，可以用邻接链表；
三是做BFS，这个是标准的图算法，在二的基础上不难实现。
建议题主先试着自己做一做。加油。

‘玖’ python 算法有哪些比赛

算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。简单来讲，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。包括这几类：
1.
选择排序算法：选择排序是一种简单直观的排序算法。原理：首先在未排序序列中找到最小或最大元素，存放到排序序列的起始位置;然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最大最小元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推直到所有元素均排序完毕。
2.
快速排序算法：快速排序的运行速度快于选择排序。原理：设要排序的数组为N，首先任意选取一个数据作为关键数据，然后将所有比它小的数放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称之为快速排序。
3. 二分查找算法：二分查找的输入是一个有序的列表，如果要查找的元素包含在一个有序列表中，二分查找可以返回其位置。
4.
广度优先搜索算法：属于一种图算法，图由节点和边组成。一个节点可以与多个节点连接，这些节点称为邻居。它可以解决两类问题：第一类是从节点A出发，在没有前往节点B的路径;第二类问题是从节点A出发，前往B节点的哪条路径最短。使用广度优先搜索算法的前提是图的边没有权值，即该算法只用于非加权图中，如果图的边有权值的话就应该使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。
5.
贪婪算法：又叫做贪心算法，对于没有快速算法的问题，就只能选择近似算法，贪婪算法寻找局部最优解，并企图以这种方式获得全局最优解，它易于实现、运行速度快，是一种不错的近似算法。

‘拾’ Python中什么叫广度优先

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