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Kolmogorov 0-1 Law

    对于一个无穷随机序列{Xi}，关于它的一个尾事件(tail event)，发生的概率要么是0，要么是1，没有中间状态。
    那么，什么事尾事件呢？其标准定义可以参考Wikipedia：http://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov_0-1_law。它定义在整个序列上，该事件和任意有限个随机变量之间独立，也就是说，该事件和任意有限个元素之间都是无关的，只存在于无穷随机序列的“尾巴”上。
    尾事件揭示了现代概率论的一个重要事实，尽管一个随机序列本身是捉摸不定的，但它的长期表现却是确定的。
    与Kolmogorov 0-1律相关的还有Hewitt-Savage 0-1 律：http://en.wikipedia.org/wiki/Hewitt%E2%80%93Savage_zero-one_law。说明的也是同一事实。

一个Python引用引起的困惑

先来看一段程序：
funs = [lambda x: x**k for k in range(0, 4)]
res = [f(2) for f in funs]
print res
结果是什么呢？
结果是这样的：[8, 8, 8, 8]，如果不感到意外，说明你已经理解了python，或者没看懂:)
如果意外，请看下面的分析：
实际上，[lambda x: x**k for k in range(0, 4)]，创建了4个lambda表达式，每个表达式都是
lambda x: x**k，而k最终是等于3。于是4个lambda表达式都是lambda x: x**3 !
怎样才能根据不同的k生成不同的表达式呢？原因是要对k生成多个对象！！
函数的参数是作为引用传入的，因此我们可以对lambda表达式增加一个参数，k：
funs = [lambda x, k=k: x**k for k in range(0, 4)]
重新运行程序，得到res的值为
[1, 2, 4, 8]！
神奇的python！
如果你是一个python程序员，不清楚python的引用机制，你将时常困惑。