JavaScript设计模式与开发实践 - 策略模式

引言

本文摘自《JavaScript设计模式与开发实践》

在现实中,很多时候也有多种途径到达同一个目的地。比如我们要去某个地方旅游,可以根据具体的实际情况来选择出行的线路。

  • 如果没有时间但是不在乎钱,可以选择坐飞机。
  • 如果没有钱,可以选择坐大巴或者火车。
  • 如果再穷一点,可以选择骑自行车。

在程序设计中,我们也常常遇到类似的情况,要实现某一个功能有多种方案可以选择。比如一个压缩文件的程序,既可以选择zip算法,也可以选择gzip算法。

这些算法灵活多样,而且可以随意互相替换。这种解决方案就是本文将要介绍的策略模式。

模式定义

定义一系列的算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可以相互替换。

示例

计算年终奖

很多公司的年终奖是根据员工的工资基数和年底绩效情况来发放的。例如,绩效为S的人年终奖有4倍工资,绩效为A的人年终奖有3倍工资,而绩效为B的人年终奖是2倍工资。假设财务部要求我们提供一段代码,来方便他们计算员工的年终奖。

一般的实现

var calculateBonus = function (performanceLevel, salary) {


    if (performanceLevel === 'S') {
        return salary * 4;
    }


    if (performanceLevel === 'A') {
        return salary * 3;
    }


    if (performanceLevel === 'B') {
        return salary * 2;
    }
};


// 测试
calculateBonus('B', 20000); // 输出:40000
calculateBonus('S', 6000); // 输出:24000

以上的实现存在下面的缺点:

  • calculateBonus函数比较庞大,包含了很多if-else语句,这些语句需要覆盖所有的逻辑分支。
  • calculateBonus函数缺乏弹性,如果增加了一种新的绩效等级C,或者想把绩效S的奖金系数改为5,那我们必须深入calculateBonus函数的内部实现,这是违反开放-封闭原则的。
  • 算法的复用性差,如果在程序的其他地方需要重用这些计算奖金的算法呢?我们的选择只有复制和粘贴

使用组合函数重构代码

把计算年终奖的各种算法封装到一个个的小函数里面,这些小函数有着良好的命名,可以一目了然地知道它对应着哪种算法,它们也可以被复用在程序的其他地方。

var performanceS = function (salary) {
    return salary * 4;
};


var performanceA = function (salary) {
    return salary * 3;
};


var performanceB = function (salary) {
    return salary * 2;
};


var calculateBonus = function (performanceLevel, salary) {


    if (performanceLevel === 'S') {
        return performanceS(salary);
    }


    if (performanceLevel === 'A') {
        return performanceA(salary);
    }


    if (performanceLevel === 'B') {
        return performanceB(salary);
    }


};


// 测试
calculateBonus('A', 10000);    // 输出:30000

重构之后的代码得到了一定的改善,但是依然没有解决最重要的问题:calculateBonus函数有可能越来越庞大,而且在系统变化的时候缺乏弹性。

使用策略模式重构代码

下面使用策略模式来重构代码。策略模式指的是定义一系列的算法,把它们一个个封装起来。将不变的部分和变化的部分隔开是每个设计模式的主题,策略模式也不例外,策略模式的目的就是将算法的使用与算法的实现分离开来。

在这个例子里,算法的使用方式是不变的,都是根据某个算法取得计算后的奖金数额。而算法的实现是各异和变化的,每种绩效对应着不同的计算规则。

一个基于策略模式的程序至少由两部分组成。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。 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。

接近传统面向对象语言的实现

// 定义每种计算年终奖的策略类
var performanceS = function () {
};
performanceS.prototype.calculate = function (salary) {
    return salary * 4;
};


var performanceA = function () {
};
performanceA.prototype.calculate = function (salary) {
    return salary * 3;
};


var performanceB = function () {
};
performanceB.prototype.calculate = function (salary) {
    return salary * 2;
};


// 定义奖金类Bonus(环境类Context)
var Bonus = function () {
    this.salary = null; // 原始工资
    this.strategy = null; // 绩效等级对应的策略对象
};


Bonus.prototype.setSalary = function (salary) {
    this.salary = salary; // 设置员工的原始工资
};


Bonus.prototype.setStrategy = function (strategy) {
    this.strategy = strategy; // 设置员工绩效等级对应的策略对象
};


Bonus.prototype.getBonus = function () { // 取得奖金数额
    return this.strategy.calculate(this.salary); // 把计算奖金的操作委托给对应的策略对象
};


// 测试
var bonus = new Bonus();


bonus.setSalary(10000);


bonus.setStrategy(new performanceS());  // 设置策略对象
bonus.getBonus();    // 输出:40000


bonus.setStrategy(new performanceA());  // 设置策略对象
bonus.getBonus();    // 输出:30000

使用JavaScript特性实现

// 直接定义为各个不同的方法
var strategies = {
    "S": function (salary) {
        return salary * 4;
    },
    "A": function (salary) {
        return salary * 3;
    },
    "B": function (salary) {
        return salary * 2;
    }
};


// calculateBonus函数充当环境类Context
var calculateBonus = function (level, salary) {
    return strategies[level](salary);
};


// 测试
calculateBonus('S', 20000); // 输出:80000
calculateBonus('A', 10000); // 输出:3000

优缺点

优点

  • 策略模式利用组合、委托和多态等技术和思想,可以有效地避免多重条件选择语句。
  • 策略模式提供了对开放—封闭原则的完美支持,将算法封装在独立的strategy中,使得它们易于切换,易于理解,易于扩展。
  • 策略模式中的算法也可以复用在系统的其他地方,从而避免许多重复的复制粘贴工作。
  • 在策略模式中利用组合和委托来让Context拥有执行算法的能力,这也是继承的一种更轻便的替代方案。

缺点

策略模式也有一些缺点,但这些缺点并不严重。

  • 使用策略模式会在程序中增加许多策略类或者策略对象。
  • 必须了解所有的策略类,必须了解各个策略类之间的不同点,这样才能选择一个合适的策略类。此时策略类要向客户暴露它的所有实现,这是违反最少知识原则的。

原文发布于微信公众号 - 前端布道(FontendPreach)

原文发表时间:2016-05-25

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏三丰SanFeng

基于Linux整形时间的常用计算思路

上一次分享了Linux时间时区详解与常用时间函数,相信大家对Linux常见时间函数的使用也有了一定的了解,在工作中遇到类似获取时间等需求的时候也一定能很好的处理...

222100
来自专栏数据结构与算法

洛谷P2439 [SDOI2005]阶梯教室设备利用(带权区间覆盖)

10940
来自专栏逍遥剑客的游戏开发

PhysX学习笔记(3): 动力学(2) Actor

20820
来自专栏机器之心

资源 | 知网(HowNet)知识库的简单调用指南

机器之心整理 参与:蒋思源 机器之心曾采访过语知科技的董强先生,在那一篇文章中,我们详细讨论了基于知网知识库的 NLP 解决方案。虽然我们已经了解了这种方法的潜...

75350
来自专栏ACM算法日常

为什么vjudge上他人公开的代码要以图片形式显示?

vjudge用图片来显示代码,应该是为了避免抄袭。在较低水平的oier中,已经有交别人的代码来通过题目的风气。举个例子,洛谷上抄袭代码情况极其严重,而u...

11720
来自专栏CDA数据分析师

为什么说 Python 是数据科学的发动机(二)工具篇(附视频中字)

毋庸置疑,Python是用于数据分析的最佳编程语言,因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中,Jake V...

240100
来自专栏令仔很忙

UML总结

   描述类与类之间的使用与被使用关系,而其使用关系具有偶然性的、临时性的、非常弱的,但是被使用的一方会影响到使用的一方,比如说:“动物”和“氧气”,动物的生活...

9910
来自专栏大数据挖掘DT机器学习

Python NLTK自然语言处理:词干、词形与MaxMatch算法

CSDN:白马负金羁 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言工具箱(NLTK,Natural Language Toolkit)...

53450
来自专栏Aloys的开发之路

OOAD与UML笔记

UML基础介绍 1.UML的定义 统一建模语言(UML)是一种图形化的语言,它可以帮助我们在OOAD过程中标识元素、构建模块、分析过程并可通过文档说明系统中的重...

20380
来自专栏yw的数据分析

R语言写2048游戏

       2048 是一款益智游戏,只需要用方向键让两两相同的数字碰撞就会诞生一个翻倍的数字,初始数字由 2 或者 4 构成,直到游戏界面全部被填满,游戏结...

59140

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券