策略设计模式是一种行为设计模式,它能够在运行时选择算法的行为。
不是在单个类中实现算法的多个变体,它允许您定义一系列算法,将每个算法封装在自己的类中,并使它们可以互换。
策略模式 (UML) 的组成部分:
-
Context 类:维护对策略对象的引用并通过公共接口与其交互。
- 示例: User 类与不同的 Quality 和 AdPolicy 策略交互。
-
策略接口:为所有具体策略定义通用接口。
- 示例: 质量和 ADPolicies 是定义行为的抽象接口。
-
具体策略:使用特定算法实现策略接口。
- 示例: FreeUserQuality、PremiumUserQuality、BasicUserQuality、FreeUserAdPolicy 等
何时使用策略模式
当灵活性和可维护性的好处超过管理多个策略类的开销时,请使用策略模式。
-
多种算法:
- 当您需要在单个类中定义算法或行为的多个变体时。
- 示例:定义不同订阅计划(免费、基本、高级)的视频质量。
-
运行时决策:
- 当类的行为需要根据用户输入或其他运行时条件动态更改时。
- 示例:在运行时选择压缩算法(ZIP、RAR、7z)。
-
避免过多使用 if 或 switch 语句:
- 用可互换的策略类替换条件逻辑。
- 示例:没有大量 if-else 块的付款处理(信用卡、PayPal、UPI)。
-
变体的封装:
- 将算法变体封装在单独的类中,以保持上下文类的干净。
- 示例:日志记录策略(ConsoleLogger、FileLogger、RemoteLogger)。
-
开闭原则:
- 通过添加新策略而不更改现有代码,确保系统对扩展开放,但对修改关闭。
- 示例:在示例系统中添加新的用户类型 (EnterpriseUserQuality)。
例子:
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
策略模式的优点:
- 灵活性:可以在运行时交换算法,而无需更改上下文类。
- 可扩展性:无需修改现有代码即可添加新策略。
- 可读性和维护:通过将逻辑委托给特定策略类来减少主类中的混乱。
- 坚持 SOLID 原则:特别支持开闭原则。
策略模式的缺点:
- 增加复杂性:引入额外的类和对象来管理。
- 开销:如果策略数量较少或不经常更改,该模式可能会增加不必要的复杂性。
其他示例
- 排序算法:动态使用不同的排序策略(例如,快速排序、合并排序、冒泡排序)。
- 折扣计算:根据用户类型应用不同的折扣策略(FlatDiscount、PercentageDiscount)。
- 身份验证机制:在不同的身份验证方法之间切换(OAuth、JWT、BasicAuth)。
以上是策略设计模式的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

Python适合快速开发和数据处理,而C 适合高性能和底层控制。1)Python易用,语法简洁,适用于数据科学和Web开发。2)C 性能高,控制精确,常用于游戏和系统编程。

学习Python所需时间因人而异,主要受之前的编程经验、学习动机、学习资源和方法及学习节奏的影响。设定现实的学习目标并通过实践项目学习效果最佳。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。


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