前言
假设我们现在需要定义一个手机的基本能力,call和message,分别表示通话和短信能力,来给客户演示不同手机的能力区别,以达到推销赞助商手机的功能
但是随着智能手机的发展,手机的通话和短信的能力都已得到很大程度的增强
比方说,我们有两款手机,一个是10年前的老牌 Nokia,只能发些简单的文本信息,打电话什么的也没有视频的能力。但是新版的小米手机,却能安装很多APP,比方说QQ、微信,不仅可以进行视频通话,还可以发送富文本信息
那么问题来了,如何定义一个模型,能够将手机通话和短信的能力抽象出来,以满足今天我们需要用Nokia手机演示功能,明天我们要用小米手机演示功能,后天我们要.....
这种时候,我们可以考虑很多种方案来设计,但是一个优秀的模型设计应该是要尽可能的符合设计原则的,这就是接下来要分析的策略模式
策略模式
定义
(Strategy Pattern)又称政策模式,其定义一系列的算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可以互相替换。封装的策略算法一般是独立的,策略模式根据输入来调整采用哪个算法。关键是策略的实现和使用分离
核心
将算法的使用和算法的实现分离开来
一个基于策略模式的程序至少由两部分组成:
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第一个部分是一组策略类,策略类封装了具体的算法,并负责具体的计算过程
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第二个部分是环境类Context,Context接受客户的请求,随后把请求委托给某一个策略类。要做到这点,说明Context 中要维持对某个策略对象的引用
相关设计原则
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多用组合,少用继承
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针对接口编程,而不是对实现编程
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找出应用中可能需要变化之处,把它们独立出来,不要和那些不需要变化的代码混合在一起
代码示例
场景是这样的,某个电商网站希望举办一个活动,通过打折促销来销售库存物品,有的商品满 100 减 30,有的商品满 200 减 80,有的商品直接8折出售,这样的逻辑交给我们,我们要怎样去实现呢
function priceCalculate(discountType, price) { if (discountType === 'minus100_30') { // 满100减30 return price - Math.floor(price / 100) * 30 } else if (discountType === 'minus200_80') { // 满200减80 return price - Math.floor(price / 200) * 80 } else if (discountType === 'percent80') { // 8折 return price * 0.8 } } priceCalculate('minus100_30', 270) // 输出: 210 priceCalculate('percent80', 250) // 输出: 200
通过判断输入的折扣类型来计算计算商品总价的方式,几个 if-else
就满足了需求,但是这样的做法的缺点也很明显
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priceCalculate 函数随着折扣类型的增多,if-else 判断语句会变得越来越臃肿
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可复用性差,如果在其他的地方也有类似这样的算法,但规则不一样,上述代码不能复用
我们可以改造一下,将计算折扣的算法部分提取出来存为一个对象,折扣的类型作为 key,这样索引的时候通过对象的键值索引调用具体的算法
const DiscountMap = { minus100_30: function(price) { return price - Math.floor(price / 100) * 30 }, minus200_80: function(price) { return price - Math.floor(price / 200) * 80 }, percent80: function(price) { return price * 0.8 } } /* 计算总售价*/ function priceCalculate(discountType, price) { return DiscountMap[discountType] && DiscountMap[discountType](price) } priceCalculate('minus100_30', 270) priceCalculate('percent80', 250) // 输出: 210 // 输出: 200
这样算法的实现和算法的使用就被分开了,想添加新的算法也变得十分简单
const PriceCalculate = (function() { /* 售价计算方式 */ const DiscountMap = { minus100_30: function(price) { // 满100减30 return price - Math.floor(price / 100) * 30 }, minus200_80: function(price) { // 满200减80 return price - Math.floor(price / 200) * 80 }, percent80: function(price) { // 8折 return price * 0.8 } } return { priceClac: function(discountType, price) { return DiscountMap[discountType] && DiscountMap[discountType](price) }, addStrategy: function(discountType, fn) { // 注册新计算方式 if (DiscountMap[discountType]) return DiscountMap[discountType] = fn } } })() PriceCalculate.priceClac('minus100_30', 270) // 输出: 210 PriceCalculate.addStrategy('minus150_40', function(price) { return price - Math.floor(price / 150) * 40 }) PriceCalculate.priceClac('minus150_40', 270) // 输出: 230
策略模式的通用实现
根据上面的例子提炼一下策略模式,折扣计算方式可以被认为是策略(Strategy),这些策略之间可以相互替代,而具体折扣的计算过程可以被认为是封装上下文(Context),封装上下文可以根据需要选择不同的策略
主要有下面几个概念
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Context: 封装上下文,根据需要调用需要的策略,屏蔽外界对策略的直接调用,只对外提供一个接口,根据需要调用对应的策略
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Strategy: 策略,含有具体的算法,其方法的外观相同,因此可以互相代替
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StrategyMap: 所有策略的合集,供封装上下文调用
结构图如下
下面使用通用化的方法实现一下
const StrategyMap = {} function context(type, ...rest) { return StrategyMap[type] && StrategyMap[type](...rest) } StrategyMap.minus100_30 = function(price) { return price - Math.floor(price / 100) * 30 } context('minus100_30', 270) // 输出: 210
策略模式-表单验证
ElementUI 的 Form 表单具有表单验证功能,用来校验用户输入的表单内容。实际需求中表单验证项一般会比较复杂,所以需要给每个表单项增加 validator 自定义校验方法
我们可以像官网示例一样把表单验证都写在组件的状态 data
函数中,但是这样就不好复用使用频率比较高的表单验证方法了,这时我们可以结合策略模式和函数柯里化的知识来重构一下。首先我们在项目的工具模块(一般是 utils
文件夹)实现通用的表单验证方法
/* 姓名校验 由2-10位汉字组成 */ export function validateUsername(str) { const reg = /^[u4e00-u9fa5]{2,10}$/ return reg.test(str) } /* 手机号校验 由以1开头的11位数字组成 */ export function validateMobile(str) { const reg = /^1d{10}$/ return reg.test(str) } /* 邮箱校验 */ export function validateEmail(str) { const reg = /^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(.[a-zA-Z0-9_-]+)+$/ return reg.test(str) }
然后增加一个柯里化方法,用来生成表单验证函数
import * as Validates from './validates.js' /* 生成表格自定义校验函数 */ export const formValidateGene = (key, msg) => (rule, value, cb) => { if (Validates[key](value)) { cb() } else { cb(new Error(msg)) } }
<template> <el-form ref="ruleForm" label-width="100px" class="demo-ruleForm" :rules="rules" :model="ruleForm"> <el-form-item label="用户名" prop="username"> <el-input v-model="ruleForm.username"></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="手机号" prop="mobile"> <el-input v-model="ruleForm.mobile"></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="邮箱" prop="email"> <el-input v-model="ruleForm.email"></el-input> </el-form-item> </el-form> </template> <script type='text/javascript'> import * as Utils from '../utils' export default { name: 'ElTableDemo', data() { return { ruleForm: { pass: '', checkPass: '', age: '' }, rules: { username: [{ validator: Utils.formValidateGene('validateUsername', '姓名由2-10位汉字组成'), trigger: 'blur' }], mobile: [{ validator: Utils.formValidateGene('validateMobile', '手机号由以1开头的11位数字组成'), trigger: 'blur' }], email: [{ validator: Utils.formValidateGene('validateEmail', '不是正确的邮箱格式'), trigger: 'blur' }] } } } } </script>
可以看见在使用的时候非常方便,把表单验证方法提取出来作为策略,使用柯里化方法动态选择表单验证方法,从而对策略灵活运用,大大加快开发效率
小结
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策略模式利用委托/组合/多态等思想,可以有效避免多重条件选择语句
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策略模式对开放-封闭原则做了完美的诠释,算法独立封装在strategy类中,使之利于切换,易于理解和扩展
但是,策略模式必须向使用者公开实现细节,是违反迪米特原则的
迪米特法则(Law of Demeter)又叫作最少知识原则(Least Knowledge Principle 简写LKP),就是说一个对象应当对其他对象有尽可能少的了解,不和陌生人说话。英文简写为: LoD.
在JavaScript这种"函数作为一等对象"的语言中,策略模式是隐形的。策略类就是函数。我们可以用高阶函数来封装不同的行为
策略模式的优缺点
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优点
利用组合、委托、多态等技术和思想,避免多重条件选择语句
易于切换、理解、扩展
可以复用
利用组合,委托和多态等技术思想,可以避免多重条件语句
提供了对开放-封闭原则的完美支持,将算法封装在独立的stragety中,使得它们易于切换,理解和扩展
策略模式中算法也可以在其他地方复用,避免冗余代码
利用组合和委托是的Context具有执行算法的能力,这也是继承一种更轻便的替代方案
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缺点
拥有许多策略类或者策略对象,实际上比把它们负责的逻辑堆砌在Context中要好
用户比须了解所有的策略类,才能选择一个最合适的策略类
使用策略模式会增加许多策略类或者策略对象。不过这要比将它们的逻辑堆砌在Context要好
要使用stragety,必须要了解所有stragety的细节。此时stragety向客户暴露了其实现,这是有违最少知识原则的
总体来说,使用策略模式来消除众多的条件分支是利大于弊的。在JS中,使用策略模式有时是隐形的,不必要将策略放在特殊的类或者对象中,其策略往往是一个个单独的函数。合理选用策略模式,会让我们的代码更加灵活且易于扩展