多重繼承是一件很複雜、很容易產生問題的功能。它跟Goto語句一樣，利弊交織。 以下分兩部分敘述，第一部分是Python多重繼承遇到的麻煩，第二部分是Java和Ruby如何折中多重繼承需求。 ============================================ 第一部分： Python是支援多重繼承的，但為了解決多重繼承的方法查詢順序問題（被稱為MRO），有一場苦難史： 1. 傳統模式 直接使用深度優先演算法（並且，從左向右），每個類選擇其第一次出現的位置。比如

class A:
  def save(self): pass
class B(A): pass
class C:
  def save(self): pass
class D(B, C): pass

作為D類的一個例項，它的成員尋找順序是：D、B、A、C。
但當碰到如下這樣一個“菱形繼承”就麻煩了：

class A:
  def save(self): pass
class B(A): pass
 

class C(A):
  def save(self): pass
class D(B, C): pass

作為D類的一個例項，尋找順序也是D、B、A、C，但呼叫其save方法時，到底是呼叫A中的呢？還是C中的呢？直觀上看，應該是C。這裡有產生矛盾了。
2. Python2.2的new-style class模式
Python2.2中引進了new-style class，說白了就像java一樣，所有類都繼承自最根本的object類。
這就讓“菱形繼承”變成十分普遍，於是只能改變MRO策略。
仍然使用深度優先搜尋、從左向右，但是每個類選擇其最後一次出現的位置。
這樣一來，對上面的“菱形繼承”就處理比較完美了，形成的順序是：D、B、C、A，越是公用基礎類，越放在後面。
但是，碰到交叉繼承，就又懵了。
<img src="https://pic4.zhimg.com/d067bccb353065c3276a96f6aab93a77_b.jpg" data-rawwidth="113" data-rawheight="179" class="content_image" width="113">這裡，X和Y都繼承自O，A繼承(X,Y)（注意，有先後順序），B繼承(Y,X)，再有個最下面的類繼承(A,B)。這裡，X和Y都繼承自O，A繼承(X,Y)（注意，有先後順序），B繼承(Y,X)，再有個最下面的類繼承(A,B)。
按照上述演算法出來的結果是：?、A、B、Y、X、O。這就有些奇怪了，明明A在B前，A繼承的X在Y前，可為啥X的優先順序比Y要低呢？
3. C3演算法
1996年，一幫牛人寫了一篇文章A monotonic superclass linearization for Dylan，提供了一個基於層級計算的線性MRO演算法，被稱為C3，整體上比較合理了。（演算法不詳說了）
在2012年被加入了Dylan語言，2007年加入了Python2.3，此外還有Perl 6、Parrot等語言之中。
這樣雖說基本解決了計算問題，但多重繼承本身就有很多讓人疑惑的地方，比如：
<img src="https://pic4.zhimg.com/c1e6e9a3a1df789b9686582a9367326b_b.jpg" data-rawwidth="251" data-rawheight="171" class="content_image" width="251">參考文獻：參考文獻：
http://python-history.blogspot.jp/2010/06/method-resolution-order.html
The Python 2.3 Method Resolution Order
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第二部分：
多重繼承那麼複雜，可單一繼承又那麼拘束，咋辦呢？
1. 介面繼承
Java就是那麼做的，只允許單一繼承類（方法的實現），但可以繼承多個介面（方法的定義）。

Java的介面繼承功能，既實現了靜態語言的多重繼承性，又避免了多重繼承的資料構造的衝突和類層次的複雜性。
但是，我們並不能說介面是解決問題的完美方案。介面也有不能共享實現的缺點。
本來只是為了跨越繼承層次來共享程式碼，現在卻需要另外生成一個獨立物件，而且每次方法呼叫都要委派給這個物件，這實在是不太合理，而且執行的效率也不高。
——《松本行弘的程式世界》

2. Mix-in
這是Ruby所推崇的，最初在Lisp中開始使用。規則如下：

1. 通常的繼承都是單一繼承。
   
2. 第二個以及兩個以上的父類必須是Mix-in的抽象類（即不能單獨生成例項，不能繼承普通類）。

這種規則下，既能夠保持單一繼承的結構，又能用Mix-in來共享方法的實現。