25、边沿触发和水平触发
边缘触发是指每当状态变化时发生一个 io 事件，条件触发是只要满足条件就发生一个 io 事件
26、标记-清除机制
基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点、以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一遍内存空间，把所有没标记的对象释放。
27、分代技术
分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。
Python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长。
举例：当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块M 划到一个集合A中去，而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合B进行垃圾回收，而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中，当然，集合A中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。
28、找零问题
def coinChange(values, money, coinsUsed):
#values T[1:n]数组
#valuesCounts 钱币对应的种类数
#money 找出来的总钱数
#coinsUsed 对应于目前钱币总数i所使用的硬币数目 for cents in range(1, money+1):
minCoins = cents #从第一个开始到money的所有情况初始 for value in values:
if value <= cents:
temp = coinsUsed[cents-value] + 1 if temp < minCoins:
minCoins = temp coinsUsed[cents] = minCoins
print('面值为：{0} 的最小硬币数目为：
{1} '.format(cents, coinsUsed[cents]) ) if __name__ == '__main__':
values = [ 25, 21, 10, 5, 1] money = 63
coinsUsed = {i:0 for i in range(money+1)} coinChange(values, money, coinsUsed)
29、Python 函数式编程
python中函数式编程支持:
filter 函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。
>>>a = [1,2,3,4,5,6,7]
>>>b = filter(lambda x: x > 5, a)
>>>print b
>>>[6,7]
map函数是对一个序列的每个项依次执行函数，下面是对一个序列每个项都乘以
2：
>>> a = map(lambda x:x*2,[1,2,3])
>>> list(a)
[2, 4, 6]
reduce函数是对一个序列的每个项迭代调用函数，下面是求3的阶乘：
>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,4))
6
30、Python 里的拷贝
引用和copy(),deepcopy()的区别
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象 b = a #赋值，传对象的引用 c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝 d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝 a.append(5) #修改对象a
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象
print 'a = ', a print 'b = ', b print 'c = ', c print 'd = ', d
输出结果：
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']] d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
边缘触发是指每当状态变化时发生一个 io 事件，条件触发是只要满足条件就发生一个 io 事件
26、标记-清除机制
基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点、以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一遍内存空间，把所有没标记的对象释放。
27、分代技术
分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。
Python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长。
举例：当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块M 划到一个集合A中去，而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合B进行垃圾回收，而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中，当然，集合A中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。
28、找零问题
def coinChange(values, money, coinsUsed):
#values T[1:n]数组
#valuesCounts 钱币对应的种类数
#money 找出来的总钱数
#coinsUsed 对应于目前钱币总数i所使用的硬币数目 for cents in range(1, money+1):
minCoins = cents #从第一个开始到money的所有情况初始 for value in values:
if value <= cents:
temp = coinsUsed[cents-value] + 1 if temp < minCoins:
minCoins = temp coinsUsed[cents] = minCoins
print('面值为：{0} 的最小硬币数目为：
{1} '.format(cents, coinsUsed[cents]) ) if __name__ == '__main__':
values = [ 25, 21, 10, 5, 1] money = 63
coinsUsed = {i:0 for i in range(money+1)} coinChange(values, money, coinsUsed)
29、Python 函数式编程
python中函数式编程支持:
filter 函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。
>>>a = [1,2,3,4,5,6,7]
>>>b = filter(lambda x: x > 5, a)
>>>print b
>>>[6,7]
map函数是对一个序列的每个项依次执行函数，下面是对一个序列每个项都乘以
2：
>>> a = map(lambda x:x*2,[1,2,3])
>>> list(a)
[2, 4, 6]
reduce函数是对一个序列的每个项迭代调用函数，下面是求3的阶乘：
>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,4))
6
30、Python 里的拷贝
引用和copy(),deepcopy()的区别
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象 b = a #赋值，传对象的引用 c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝 d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝 a.append(5) #修改对象a
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象
print 'a = ', a print 'b = ', b print 'c = ', c print 'd = ', d
输出结果：
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']] d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]