详解设计模式：策略模式

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我是靠谱客的博主悦耳世界，最近开发中收集的这篇文章主要介绍详解设计模式：策略模式，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

策略模式（Strategy Pattern）也被称为政策模式（Policy Pattern），是在 GoF 23 种设计模式中定义了的行为型模式。

策略模式是针对一组算法，将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中，使得它们可以互换，被封装起来的算法具有独立性外部不可改变其特性。

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本片文章内容包括：关于策略模式、策略模式 Demo（伪代码）、策略模式的应用（Comparator 中的策略模式）

文章目录

- 一、关于策略模式
- - - 1、关于策略模式
    - 2、关于策略模式的构成
    - 3、关于策略模式的XML
    - 4、关于策略模式的使用场景
    - 5、关于策略模式的优缺点
- 二、策略模式 Demo（伪代码）
- - - 1、伪代码 Demo 实现
    - 2、Demo 测试
- 三、策略模式的应用（Comparator 中的策略模式）

一、关于策略模式

1、关于策略模式

策略模式（Strategy Pattern）也被称为政策模式（Policy Pattern），是在 GoF 23 种设计模式中定义了的行为型模式。

策略模式是针对一组算法，将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中，使得它们可以互换，被封装起来的算法具有独立性外部不可改变其特性。

策略模式在实际的项目开发中，这个模式也比较常用。最常见的应用场景是，利用它来避免冗长的 if-else 或 switch 分支判断。不过，它的作用还不止如此。它也可以像模板模式那样，提供框架的扩展点等等。

2、关于策略模式的构成

策略模式主要由 3 种角色构成：

环境类（StrategyContext）：策略上下文对象，维护指向具体策略的引用，通过策略接口 Strategy 与对象进行沟通。
抽象策略类（Strategy）：策略接口，定义统一的策略入口方法，留给具体策略类实现，且供 StrategyContext 调用。
具体策略类（ConcreteStrategy）：具体的策略类，实现 Strategy，提供各种不同的算法。

3、关于策略模式的XML

在这里插入图片描述

4、关于策略模式的使用场景

一个系统需要动态地在几种算法中选择一种时，可将每个算法封装到策略类中。
一个类定义了多种行为，并且这些行为在这个类的操作中以多个条件语句的形式出现，可将每个条件分支移入它们各自的策略类中以代替这些条件语句。
系统中各算法彼此完全独立，且要求对客户隐藏具体算法的实现细节时。
系统要求使用算法的客户不应该知道其操作的数据时，可使用策略模式来隐藏与算法相关的数据结构。
多个类只区别在表现行为不同，可以使用策略模式，在运行时动态选择具体要执行的行为。

5、关于策略模式的优缺点

# 策略模式优点

策略模式符合开闭原则；
避免了使用多重条件语句。如 if…else…语句、switch语句；
使用策略模式可以提高算法的保密性和安全性。

# 策略模式缺点

客户端必须知道所有策略，并自行决定使用那种策略；
代码中会产生非常多的策略，增加维护难度；
如果业务逻辑不是很复杂，强行使用策略模式会增加程序的复杂度。

二、策略模式 Demo（伪代码）

1、伪代码 Demo 实现

# Context 环境类

public class Context {

    /**
     * 持有一个具体策略的对象
     */
    private final Strategy strategy;

    /**
     * 构造函数，传入一个具体策略对象
     *
     * @param strategy 具体策略对象
     */
    public Context(Strategy strategy) {
        this.strategy = strategy;
    }

    /**
     * 策略方法
     */
    public void contextInterface() {

        strategy.interfaceStrategy();
    }

}

# Strategy 抽象策略类

public interface Strategy {
    /**
     * 策略方法
     */
    public void interfaceStrategy();
}

# ConcreteStrategy 具体策略类

public class ConcreteStrategyA implements Strategy {

    @Override
    public void interfaceStrategy() {
        //相关的业务
    }

}
public class ConcreteStrategyB implements Strategy {

    @Override
    public void interfaceStrategy() {
        //相关的业务
    }

}
public class ConcreteStrategyC implements Strategy {

    @Override
    public void interfaceStrategy() {
        //相关的业务
    }

}

2、Demo 测试

public class Client {

    public static void main(String[] args) {

        // 模拟业务参数
        String parameter = "A";

        // 执行使用A策略
        Context context1 = new Context(new ConcreteStrategyA());
        context1.contextInterface();
        // 执行使用B策略
        Context context2 = new Context(new ConcreteStrategyB());
        context2.contextInterface();
        // 执行使用C策略
        Context context3 = new Context(new ConcreteStrategyB());
        context3.contextInterface();

    }
}

三、策略模式的应用（Comparator 中的策略模式）

JDK 中最常见的策略模式，就是 Comparator 中的策略模式。在 Arrays 类中有一个 sort() 方法：

public class Arrays{
    public static <T> void sort(T[] a, Comparator<? super T> c) {
        if (c == null) {
            sort(a);
        } else {
            if (LegacyMergeSort.userRequested)
                legacyMergeSort(a, c);
            else
                TimSort.sort(a, 0, a.length, c, null, 0, 0);
        }
    }
}

Arrays 就是一个环境角色类，这个 sort 方法可以传一个新策略让 Arrays 根据这个策略来进行排序。如下测试类：

public class demo {
    public static void main(String[] args) {

        Integer[] data = {12, 2, 3, 2, 4, 5, 1};
        // 实现降序排序
        Arrays.sort(data, new Comparator<Integer>() {
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2 - o1;
            }
        });
        System.out.println(Arrays.toString(data)); //[12, 5, 4, 3, 2, 2, 1]
    }
}

这里我们在调用 Arrays 的 sort 方法时，第二个参数传递的是 Comparator 接口的子实现类对象。所以 Comparator 充当的是抽象策略角色，而具体的子实现类充当的是具体策略角色。环境角色类（Arrays）应该持有抽象策略的引用来调用。那么，Arrays 类的 sort 方法到底有没有使用 Comparator 子实现类中的 compare() 方法吗？让我们继续查看 TimSort 类的 sort() 方法，代码如下：

class TimSort<T> {
    static <T> void sort(T[] a, int lo, int hi, Comparator<? super T> c,
                         T[] work, int workBase, int workLen) {
        assert c != null && a != null && lo >= 0 && lo <= hi && hi <= a.length;

        int nRemaining  = hi - lo;
        if (nRemaining < 2)
            return;  // Arrays of size 0 and 1 are always sorted

        // If array is small, do a "mini-TimSort" with no merges
        if (nRemaining < MIN_MERGE) {
            int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);
            binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen, c);
            return;
        }
        ...
    }   
        
    private static <T> int countRunAndMakeAscending(T[] a, int lo, int hi,Comparator<? super T> c) {
        assert lo < hi;
        int runHi = lo + 1;
        if (runHi == hi)
            return 1;

        // Find end of run, and reverse range if descending
        if (c.compare(a[runHi++], a[lo]) < 0) { // Descending
            while (runHi < hi && c.compare(a[runHi], a[runHi - 1]) < 0)
                runHi++;
            reverseRange(a, lo, runHi);
        } else {                              // Ascending
            while (runHi < hi && c.compare(a[runHi], a[runHi - 1]) >= 0)
                runHi++;
        }

        return runHi - lo;
    }
}