深度学习设计模式之策略模式

文章目录

  • 前言
  • 一、介绍
  • 二、特点
  • 三、详细介绍
    • 1.核心组成
    • 2.代码示例
    • 3.优缺点
      • 优点
      • 缺点
    • 4.使用场景
  • 总结


前言

策略模式定义一系列算法,封装每个算法,并使它们可以互换。


一、介绍

策略模式(Strategy Pattern)是一种行为型设计模式,它定义了一系列算法,并将每一个算法封装起来,使它们可以互换,算法的变化不会影响到使用算法的客户。

二、特点

  • 算法封装:策略模式将算法封装在独立的策略类中,使得算法可以在运行时更换。

  • 接口统一:所有策略类实现同一个接口或继承自同一个抽象类,确保它们具备一致的方法签名。

  • 动态替换:可以在运行时根据不同的条件或配置动态选择使用不同的策略。

  • 简化客户端代码:客户端通过接口与策略对象交互,不需要了解具体的算法实现细节。

  • 单一职责原则:每个策略类只关注一种算法的实现,符合单一职责原则。

三、详细介绍

1.核心组成

  • Strategy(策略接口):定义所有支持的算法的公共接口。

  • ConcreteStrategy(具体策略类):实现Strategy接口,提供具体的算法实现。

  • Context(上下文环境):使用策略接口与具体的策略类交互,持有一个策略对象的引用。

深度学习设计模式之策略模式_第1张图片

2.代码示例

策略接口

/**
 * 购物策略类
 */
public interface ShoppingStrategy {

    /**
     * 结算
     * @param commodityPrice
     * @return
     */
    double settlement(double commodityPrice);

}

具体策略类

/**
 * 具体策略
 * 优惠券
 */
public class CouponStrategy implements ShoppingStrategy{

    private double coupon;

    /**
     * 优惠券价格
     * @param coupon
     */
    public CouponStrategy(double coupon){
        this.coupon = coupon;
    }

    @Override
    public double settlement(double commodityPrice) {
        return commodityPrice - coupon;
    }
}

/**
 * 打折
 */
public class DiscountStrategy implements ShoppingStrategy{

    /**
     * 折扣
     */
    private double discount;

    public DiscountStrategy(double discount){
        this.discount = discount;
    }

    @Override
    public double settlement(double commodityPrice) {
        return commodityPrice * discount;
    }
}
/**
 * 无折扣
 */
public class NoDiscountStrategy implements ShoppingStrategy{
    @Override
    public double settlement(double commodityPrice) {
        return commodityPrice;
    }
}

上下文

/**
 * 上下文
 */
public class ShoppingStrategyContext {

    private ShoppingStrategy shoppingStrategy;

    public ShoppingStrategyContext(ShoppingStrategy shoppingStrategy){
        this.shoppingStrategy = shoppingStrategy;
    }

    /**
     * 结算
     * @param price
     * @return
     */
    public double settlement(double price){
       return shoppingStrategy.settlement(price);
    }

}

测试

/**
 * 测试类
 */
public class StrategyTest {
    public static void main(String[] args) {
        ShoppingStrategyContext shoppingStrategyContext1 = new ShoppingStrategyContext(new NoDiscountStrategy());
        double settlement = shoppingStrategyContext1.settlement(500);
        System.out.println("无折扣价格结算为:"+settlement);

        ShoppingStrategyContext shoppingStrategyContext2 = new ShoppingStrategyContext(new DiscountStrategy(0.7));
        double settlement2 = shoppingStrategyContext2.settlement(500);
        System.out.println("打折价格结算为:"+settlement2);

        ShoppingStrategyContext shoppingStrategyContext3 = new ShoppingStrategyContext(new CouponStrategy(100));
        double settlement3 = shoppingStrategyContext3.settlement(500);
        System.out.println("使用优惠券结算为:"+settlement3);

    }
}

结果
深度学习设计模式之策略模式_第2张图片

3.优缺点

优点

  • 满足开闭原则,当增加新的具体策略略时,不需要修改上 下文类的代码,上下文就可以引用新的具体策略的实例。

  • 避免使用多重条件判断,如果不用策略模式可能会使用多重条件语句不利于维护,和工厂模式的搭配使用可以很好地消除代码if-else的多层嵌套。

缺点

  • 策略类数量会增多,每个策略都是一个类,复用的可能性很小。

  • 对外暴露了类所有的行为和算法,行为过多导致策略类膨胀。

4.使用场景

  1. 当需要在运行时根据不同的条件选择使用不同的算法或行为时。
  2. 当需要避免使用大量的条件语句来决定使用哪个算法时。
  3. 当需要使算法的变化独立于使用算法的客户时。
  4. 当需要让客户能够定义一系列行为中的一个作为算法时。

总结

策略模式在实际开发中非常有用,特别是在需要根据不同的业务规则动态选择算法的场景中。它提高了代码的灵活性和可扩展性,使得算法的变化不会影响到使用算法的客户。

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