cari

Strategy Design Pattern

Corak Reka Bentuk Strategi ialah corak reka bentuk gelagat yang membolehkan memilih gelagat algoritma pada masa jalan.

Daripada melaksanakan berbilang variasi algoritma dalam satu kelas, ia membolehkan anda menentukan keluarga algoritma, merangkum setiap satu dalam kelasnya sendiri dan menjadikannya boleh ditukar ganti.

Komponen Corak Strategi (UML):

  1. Kelas Konteks: Mengekalkan rujukan kepada objek Strategi dan berinteraksi dengannya melalui antara muka biasa.

    • Contoh: Kelas Pengguna berinteraksi dengan strategi berbeza untuk Kualiti dan AdPolicy.
  2. Antara Muka Strategi: Mentakrifkan antara muka biasa untuk semua strategi konkrit.

    • Contoh: Kualiti dan ADPolicies ialah antara muka abstrak yang menentukan tingkah laku.
  3. Strategi Konkrit: Laksanakan antara muka Strategi dengan algoritma tertentu.

    • Contoh: FreeUserQuality, PremiumUserQuality, BasicUserQuality, FreeUserAdPolicy, dll.

Bila Menggunakan Corak Strategi

Gunakan Corak Strategi apabila faedah fleksibiliti dan kebolehselenggaraan mengatasi overhed mengurus berbilang kelas strategi.

  1. Banyak Algoritma:

    • Apabila anda perlu menentukan berbilang variasi algoritma atau gelagat dalam satu kelas.
    • Contoh: Menentukan kualiti video untuk pelan langganan yang berbeza (Percuma, Asas, Premium).
  2. Keputusan Masa Jalan:

    • Apabila gelagat kelas perlu berubah secara dinamik berdasarkan input pengguna atau keadaan masa jalan lain.
    • Contoh: Memilih algoritma pemampatan (ZIP, RAR, 7z) pada masa jalan.
  3. Elakkan Penggunaan Berlebihan Pernyataan if atau switch:

    • Ganti logik bersyarat dengan kelas strategi boleh tukar ganti.
    • Contoh: Pemprosesan pembayaran (Kad Kredit, PayPal, UPI) tanpa sekatan if-else yang besar.
  4. Encapsulation of Variations:

    • Merangkum variasi algoritma dalam kelas berasingan untuk memastikan kelas konteks bersih.
    • Contoh: Strategi pengelogan (ConsoleLogger, FileLogger, RemoteLogger).
  5. Prinsip Terbuka/Tertutup:

    • Pastikan sistem dibuka untuk sambungan tetapi ditutup untuk pengubahsuaian dengan menambah strategi baharu tanpa mengubah kod sedia ada.
    • Contoh: Menambah jenis pengguna baharu (EnterpriseUserQuality) dalam sistem contoh.

Contoh:

from abc import ABC, abstractmethod
from enum import Enum

# Enum for User Types
class UserType(Enum):
    FREE = 0
    BASIC = 1
    PREMIUM = 2

# Strategy Interface for Quality
class Quality(ABC):
    @abstractmethod
    def get_quality(self):
        pass

# Strategy Interface for Ad Policy
class AdPolicy(ABC):
    @abstractmethod
    def has_ads(self):
        pass

# Concrete Strategy for Quality
class FreeUserQuality(Quality):
    def get_quality(self):
        return ['SD']

class BasicUserQuality(Quality):
    def get_quality(self):
        return ['SD', 'HD']

class PremiumUserQuality(Quality):
    def get_quality(self):
        return ['SD', 'HD', 'UHD']

# Concrete Strategy for Ad Policy
class FreeUserAdPolicy(AdPolicy):
    def has_ads(self):
        return True

class BasicUserAdPolicy(AdPolicy):
    def has_ads(self):
        return True

class PremiumUserAdPolicy(AdPolicy):
    def has_ads(self):
        return False

# Context Class
class User:
    def __init__(self, user_type: UserType, quality: Quality, ad_policy: AdPolicy):
        self.user_type = user_type
        self.quality = quality
        self.ad_policy = ad_policy

    def get_quality(self):
        return self.quality.get_quality()

    def has_ads(self):
        return self.ad_policy.has_ads()

# Usage
free_user = User(UserType.FREE, FreeUserQuality(), FreeUserAdPolicy())
basic_user = User(UserType.BASIC, BasicUserQuality(), BasicUserAdPolicy())
premium_user = User(UserType.PREMIUM, PremiumUserQuality(), PremiumUserAdPolicy())

print("Free User Quality:", free_user.get_quality())  # ['SD']
print("Free User Ads:", free_user.has_ads())          # True

print("Premium User Quality:", premium_user.get_quality())  # ['SD', 'HD', 'UHD']
print("Premium User Ads:", premium_user.has_ads())          # False

Kelebihan Corak Strategi:

  1. Fleksibiliti: Algoritma boleh ditukar pada masa jalan tanpa mengubah kelas konteks.
  2. Kebolehluasan: Strategi baharu boleh ditambah tanpa mengubah suai kod sedia ada.
  3. Kebolehbacaan dan Penyelenggaraan: Mengurangkan kekacauan dalam kelas utama dengan mewakilkan logik kepada kelas strategi tertentu.
  4. Pematuhan kepada Prinsip SOLID: Terutamanya menyokong Prinsip Terbuka/Tertutup.

Kelemahan Corak Strategi:

  1. Meningkatkan Kerumitan: Memperkenalkan kelas dan objek tambahan untuk diurus.
  2. Overhed: Jika bilangan strategi adalah kecil atau jarang ditukar, corak mungkin menambah kerumitan yang tidak perlu.

Contoh Tambahan

  1. Algoritma Isih: Menggunakan strategi pengisihan yang berbeza (cth., QuickSort, MergeSort, BubbleSort) secara dinamik.
  2. Pengiraan Diskaun: Menggunakan strategi diskaun yang berbeza (Diskaun Rata, Diskaun Peratus) berdasarkan jenis pengguna.
  3. Mekanisme Pengesahan: Bertukar antara kaedah pengesahan yang berbeza (OAuth, JWT, BasicAuth).

Atas ialah kandungan terperinci Corak Reka Bentuk Strategi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual