行为型:策略模式

发布于:2025-05-30 ⋅ 阅读:(22) ⋅ 点赞:(0)

目录

1、核心思想

2、实现方式

2.1 模式结构

2.2 实现案例

3、优缺点分析

4、适用场景

5、优化技巧


1、核心思想

目的:将算法(行为)抽象出来作为一系列策略类,使他们可以相互替换,使系统拥有“可插拔”扩展的能力。

举例

1> 游戏卡带:可插卡式的游戏机

2> 计算器:固定是两个输入和一个输出的结构,不同的算法实现类(加、减、乘、除等)

3> 万能的USB口:不同设备捕获数据(如键盘设备捕获的是键盘指令数据,鼠标设备捕获的是坐标与点击指令数据,摄像头设备捕获的是视频流数据)

2、实现方式

2.1 模式结构

三个核心角色:

  •  Strategy(策略接口)​:定义通用的策略规范标准,包含在系统环境中并声明策略接口标准。
  • ConcreteStrategyA、ConcreteStrategyB、ConcreteStrategyC……(策略实现)​:实现了策略接口的策略实现类,可以有多种不同的策略实现,但都得符合策略接口定义的规范。
  • Context(系统环境)​:包含策略接口引用的系统环境,对外提供更换策略实现的方法setStrategy()以及执行策略的方法executeStrategy(),其本身并不关心执行的是哪种策略实现。

2.2 实现案例

举例:电商促销策略

// 策略接口
public interface DiscountStrategy {
    double applyDiscount(double price);
}

// 具体策略:无折扣
public class NoDiscount implements DiscountStrategy {
    @Override
    public double applyDiscount(double price) {
        return price;
    }
}

// 具体策略:8折
public class TwentyPercentOff implements DiscountStrategy {
    @Override
    public double applyDiscount(double price) {
        return price * 0.8;
    }
}

// 具体策略:满300减50
public class FullReduction implements DiscountStrategy {
    @Override
    public double applyDiscount(double price) {
        return price >= 300 ? price - 50 : price;
    }
}

// 上下文类(订单)
public class Order {
    private DiscountStrategy strategy;

    public void setStrategy(DiscountStrategy strategy) {
        this.strategy = strategy;
    }

    public double checkout(double price) {
        return strategy.applyDiscount(price);
    }
}

// 客户端
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Order order = new Order();
        order.setStrategy(new TwentyPercentOff());
        System.out.println("最终价格:" + order.checkout(400)); // 输出 320.0
    }
}

3、优缺点分析

优点:

  • 开闭原则:新增算法时无需修改现有代码,只需添加新策略类。

  • 解耦算法与业务逻辑:算法独立于客户端,易于扩展和维护。

  • 消除条件分支:避免代码中复杂的 if-else 逻辑。

  • 复用性:不同策略可被多个客户端共享使用。

缺点:

  • 类数量增加:每个策略需要一个类,可能导致类膨胀。

  • 客户端需了解策略差异:客户端需要知道不同策略的适用场景。

  • 性能开销:频繁切换策略可能带来对象创建和销毁的开销(可通过享元模式优化)。

4、适用场景

  • 多种算法需要动态切换

    • 例如:支付方式(支付宝、微信、银行卡)、排序算法(快速排序、归并排序)。

  • 需要隐藏算法实现细节

    • 例如:加密算法(AES、RSA)、数据压缩(ZIP、RAR)。

  • 替代复杂的条件分支

    • 例如:电商促销策略(满减、折扣、赠品)。

  • 系统需要灵活扩展新算法

    • 例如:机器学习模型的不同训练策略。

5、优化技巧

策略对象的创建优化

  • 若策略无状态,可复用为单例(如 Collections.sort() 中的 Comparator)。

结合Lambda简化代码

  • 在支持函数式编程的语言(如Java 8+),可用Lambda替代简单策略类。

context.setStrategy(data -> System.out.println("Lambda策略处理:" + data));

策略枚举化

  • 对于有限的策略集合,可使用枚举类实现策略模式。

public enum DiscountType implements DiscountStrategy {
    NO_DISCOUNT { /* 实现方法 */ },
    TWENTY_PERCENT { /* 实现方法 */ };
}


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