微软为了向标准靠拢，同时为了向后兼容，在IE9中，如果监听元素的事件的话，两种方法addEventListener和attachEvent都是可以用的；理论上来说应该是没有什么区别的，但是在最近项目上的一个小功能上需要用到iframe个form表单配合上传文件，这时候就遇到了奇葩的IE9产生的一个bug：

IE9中iframe的load事件不会被触发，虽然从请求上来看，已经成功，也有响应

下面详细说下这个奇幻漂流之旅。

高级算法，本部分只包含两个主题：动态规划和贪心算法。

动态规划有时会被认为是一种与递归相反的技术。动态规划是从底部开始解决问题，将所有小问题解决掉，然后合并成一个整体的解决方案。

贪心算法是一种寻找“优质解”为手段而达成的整体解决方案算法。这些优质的解决方案称为局部最优解，将有希望得到正确的最终解决方案，也称为全局最优解。

本文只包含数据检索的一个方面：如果在列表中查找特定的值。

在列表中查找数据有两种方式：顺序查找和二分查找。顺序查找适用于元素随机排列的列表；二分查找适用于元素已经排列的列表。二分查找效率高，但是必须在查找之前话费额外的时间将列表中元素排序。

本文介绍数据排序的基本算法和高级算法。这些算法都只依赖于数组来存储数据。

基本排序算法

基本排序算法的核心思想是指对一组数据按照一定的顺序重新排列。重新排列时用到的就是嵌套的for循环。其中外循环会遍历数组的每一项，内循环则用于比较元素。

冒泡排序

冒泡排序是最慢的排序算法之一，但也是一种最容易实现的排序算法。

之所以叫冒泡排序， 是因为使用这种算法排序时，数据值会像旗袍一样从数组的一端到另一端。这种算法会循环数组，然后多次循环，比较相邻的数据，当左侧值大于右侧值时将他们进行互换。

树是在计算机科学中经常用到的一种数据结构。树是非线性的数据结构，以分层的方式存储数据。在二叉树上进行查找非常快（在链表上查找就不是这样了），为二叉树添加或删除元素也非常快的（对数组添加或删除则不是这样）。

树由一组以边连接的节点组成。一棵树最上面的节点叫根节点，如果一个节点下面连接多个节点，那么该节点就称为父节点，他下面的节点称为子节点。没有任何子节点的节点称为叶子节点。沿着一组特定的边，可以从一个节点走到另外一个与他不直接连接的节点。从一个节点到另一个节点的这一组边称为路径。以某种特定顺序访问树中所有的节点称为树的遍历。

集合是一种包含不同元素的数据结构。集合中元素称为成员。集合的两个最重要的特性：

• 首先，集合中的成员是无序的；

• 其次，集合中不允许存在相同成员。

集合是由一组无序但彼此又有一定相关性的成员构成的，每一个成员在集合中只能出现一次。

散列是一种常用的数据存储技术，散列的数据可以快速的插入或者取用。散列使用的数据结构是散列表。在散列表上插入、删除和取用数据都很快，但是查找数据操作就慢了。

散列表是基于数组进行设计的，长度是预先定义好的，但是如果需要的话，也是可以增加的。元素根据该元素的键保存在数组的特定位置。使用散列表时，需要通过使用一个散列函数将键映射为一个数字，这个数字长度是从0到散列表长度。

基本实现

队列也是一种列表，他只能在队尾插入元素，在队首删除元素。队列用于存储按顺序排列的数据，先进先出，而栈是后入先出的。

队列主要有两种操作：向队列中插入新元素以及删除队列中元素。插入操作也叫入队，删除操作也叫出队。入队在队尾插入新元素，而出队则是删除队首的元素。

链表是由一组节点组成的集合。每一个节点都使用一个对象的引用指向他的下一个节点，指向另一个节点的引用就叫链。这样也就形成了链表。

实现链表需要两个类，一个是节点类Node，还有链表LinkedList类。

基本链表

最基本链表，也就是从头节点开始，一个链接着一个节点，直至最后一个，遍历的话只能从头开始到尾。

栈是一种特殊的列表，栈内元素只能通过栈的一端访问，这个端就叫栈顶。栈被称为一种后入先出的数据结构。

栈有三个主要的方法：push， pop和peek。

实现一个栈，首先想到的存储数据是利用一个数组。