连续动态内存管理理解和掌握，要求编写一个动态分区分配管理程序实现一块模拟内存空间的管理，包括内存分配，设计内存分配算法（首次适应法、最佳适应法、最坏适应法或循环首次适应法，任选一个）；与回收功能

连续动态内存管理是指一种系统级的内存管理技术，它允许应用程序根据需要动态地申请和释放内存。这种管理通常发生在内存管理系统中，如操作系统内部，用于优化内存分配以提高效率。

首先，我们需要理解内存分配的基本流程：
1. **内存申请（Allocation）**：当程序请求内存时，管理器检查可用的连续内存块。如果找到合适的大小，就将该块从空闲列表移除并返回给用户进程。
2. **内存回收（Deallocation）**：当程序不再需要某个内存区域时，会将其归还给内存管理系统，使其再次变为可供其他请求使用的空闲状态。

针对你提到的几种内存分配算法：

- **首次适应法（First Fit）**：查找第一个足够大的空闲区进行分配，简单直接但可能导致较大的碎片。
- **最佳适应法（Best Fit）**：寻找最小的空闲区满足需求，可以减少碎片，但查找过程可能复杂。
- **最坏适应法（Worst Fit）**：选择最大的空闲区分配，可能会导致大量小内存未充分利用。
- **循环首次适应法（Circular First Fit，CFF）**：类似于首次适应法，但在遍历完所有空闲区后回到开始，有助于在较均匀的内存分布下工作。

下面是一个简单的基于首次适应法的内存分配示例（仅做概念演示，不是完整代码）：

class MemoryManager:
    def __init__(self, total_memory):
        self.total_memory = total_memory
        self.free_spaces = []

    # 添加空闲内存
    def add_free_space(self, start, size):
        self.free_spaces.append((start, start + size))

    # 分配内存
    def allocate(self, request_size):
        for space in self.free_spaces:
            if space[1] - space[0] >= request_size:
                allocated_start = space[0]
                self.free_spaces.remove(space)
                return allocated_start

        raise MemoryError("No free space available")

    # 回收内存
    def deallocate(self, allocated_start):
        # 实现回收并添加到空闲空间列表
        pass  # 需要跟踪已分配地址和其大小的信息

# 示例
manager = MemoryManager(100)  # 假设总内存为100单位
manager.add_free_space(0, 50)  # 空闲区1
manager.add_free_space(60, 40)  # 空闲区2

allocated_address = manager.allocate(30)  # 分配30单位内存，可能结果为40或60

要实现上述功能，你需要维护详细的数据结构来存储空闲内存信息，并实现复杂的搜索和更新操作。此外，回收部分也需要跟踪每个已分配内存的位置及其大小，以便在释放时合并相邻的空闲块。