JavaScript设计模式与开发实践 - 策略模式
2016-05-25 21:48
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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。
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