策略模式详解
一、策略模式概述
1.1 基本概念
策略模式是一种行为型设计模式 ，它主要用于处理算法的不同变体。**其核心思想是将算法的定义与使用分离开来，把一系列具体的算法封装成独立的策略类，这些策略类实现相同的策略接口。**客户端可以在运行时根据实际情况动态地选择并使用不同的策略，从而使得算法的变化不会影响到使用算法的客户端代码。
1.2 实际应用场景举例
在生活中，我们可以找到很多类似策略模式的例子。比如出行方式的选择，从一个地方到另一个地方，我们可以选择步行、骑自行车、乘坐公交车、打车等不同的出行方式。每一种出行方式就相当于一个具体的策略。如果把目的地看作是客户端，那么客户端可以根据自己的需求（如时间是否充裕、经济成本、个人喜好等） 来选择合适的出行策略。
在软件开发中，策略模式也有广泛的应用。例如在一个游戏中，角色的攻击方式有多种，像近战攻击、远程魔法攻击、投掷武器攻击等。我们可以将每种攻击方式封装成一个策略类，游戏中的角色类（客户端）可以根据不同的情况（如敌人的距离、自身的状态等）来选择合适的攻击策略。这样，当游戏需要添加新的攻击方式时，只需要新增一个策略类实现相应的攻击策略接口，而不需要修改角色类的核心代码。
1.3 解决的问题
在传统的设计中，如果一个类中包含多种算法的实现，当需要修改或扩展其中某个算法时，可能会涉及到对整个类的修改，这会增加代码的维护难度，并且容易引入新的错误。例如，有一个排序类，里面同时实现了冒泡排序、选择排序和快速排序等多种排序算法。如果后续需要优化快速排序算法，就需要直接在这个类中修改相关代码，这可能会影响到其他排序算法的正常运行。
策略模式通过将不同的算法封装到独立的策略类中，使得算法的修改和扩展更加容易。每个策略类只负责一种算法的实现，当需要修改某个算法时，只需要修改对应的策略类，而不会影响到其他策略类和使用这些策略的客户端代码。同时，当需要添加新的算法时，也只需要新增一个策略类实现策略接口即可，符合软件设计中的开闭原则（对扩展开放，对修改关闭）。
二、策略模式原理剖析
2.1 策略模式的结构
策略模式主要包含以下三种角色：
- 策略（Strategy）：这是一个接口，它定义了若干个抽象方法，这些抽象方法就是算法的标识。通过这个接口，具体的策略类可以实现不同的算法逻辑。
- 具体策略（ConcreteStrategy）：具体策略类实现了策略接口所定义的抽象方法，即给出了算法标识的具体实现。每个具体策略类对应一种具体的算法实现。
- 上下文（Context）：上下文类依赖于策略接口，它包含一个策略接口声明的变量，用于保存具体策略的引用。上下文类提供一个方法，该方法委托策略变量调用具体策略所实现的策略接口中的方法。
2.2 策略模式的工作流程
首先，客户端创建具体策略类的实例，并将其传递给上下文类。上下文类在内部持有这个具体策略的引用。当客户端调用上下文类的方法时，上下文类通过其持有的策略引用调用具体策略类中实现的策略接口方法，从而执行相应的算法逻辑。整个过程中，客户端只需要关心选择合适的策略并传递给上下文类，而不需要了解具体策略内部的实现细节。
2.3 示例说明
以之前提到的游戏角色攻击方式为例，我们来详细说明策略模式的工作流程。
- 定义策略接口：
java
interface AttackStrategy {
void attack(); // 定义攻击方法
}这里的AttackStrategy接口就是策略接口，它定义了攻击这个算法的标识，即attack方法。
- 创建具体策略类：
- 近战攻击策略类：
java
class MeleeAttack implements AttackStrategy {
@Override
public void attack() {
System.out.println("角色进行近战攻击，挥舞武器冲向敌人！");
}
}- 远程魔法攻击策略类：
java
class MagicAttack implements AttackStrategy {
@Override
public void attack() {
System.out.println("角色进行远程魔法攻击，释放魔法球攻击敌人！");
}
}这两个类分别实现了AttackStrategy接口，给出了不同的攻击算法实现，属于具体策略类。
- 定义上下文类：
java
class Character {
private AttackStrategy attackStrategy; // 持有攻击策略接口的引用
public void setAttackStrategy(AttackStrategy attackStrategy) {
this.attackStrategy = attackStrategy;
}
public void performAttack() {
attackStrategy.attack(); // 委托策略执行攻击
}
}Character类就是上下文类，它通过setAttackStrategy方法接收具体的攻击策略，并在performAttack方法中委托持有的攻击策略执行攻击操作。
- 客户端使用：
java
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Character character = new Character();
// 使用近战攻击策略
AttackStrategy melee = new MeleeAttack();
character.setAttackStrategy(melee);
character.performAttack();
// 更换为远程魔法攻击策略
AttackStrategy magic = new MagicAttack();
character.setAttackStrategy(magic);
character.performAttack();
}
}在客户端代码中，首先创建了一个Character对象，然后分别创建了MeleeAttack和MagicAttack这两个具体策略的实例，并将它们依次传递给Character对象，从而实现了不同攻击策略的切换和使用。
三、策略模式的实现
3.1 以士兵列队为例的代码实现
在士兵列队场景中，长官面临不同列队需求的问题，如按号码从小到大、从大到小或按奇偶数排列等。若在Army类的lineUp方法直接修改代码实现，会使代码复杂且易出错。
使用策略模式解决：定义LineUpStrategy接口规范列队方法；StrategyA、StrategyB、StrategyC分别实现从小到大、从大到小、按奇偶数排列的具体策略；Army类作为上下文，持有策略接口引用，通过setStrategy设置策略，lineUp方法委托策略执行列队。这样，客户端按需传递不同策略实例，就能灵活切换列队方式，新增需求时也只需添加新策略类，无需改动原有核心代码。
类图
3.1.1 定义策略接口（LineUpStrategy.java）
java
public interface LineUpStrategy {
public abstract void arrange(int a[]);
}这个接口定义了士兵列队的抽象方法arrange，具体的列队策略类将实现这个方法。
3.1.2 具体策略类
- StrategyA.java（选择法，从小到大排序）：
java
public class StrategyA implements LineUpStrategy {
public void arrange(int a[]) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
int index = i, j = 0;
for (j = i + 1; j < a.length; j++) {
if (a[j] < a[index]) {
index = j;
}
}
if (index != i) {
int temp = a[i];
a[i] = a[index];
a[index] = temp;
}
}
}
}StrategyA类使用选择排序算法，将数组a中的元素从小到大进行排序，实现了LineUpStrategy接口中的arrange方法。
- StrategyB.java（冒泡法，从大到小排序）：
java
public class StrategyB implements LineUpStrategy {
public void arrange(int a[]) {
int N = a.length;
for (int m = 0; m < N - 1; m++) {
for (int i = 0; i < N - 1 - m; i++) {
if (a[i] < a[i + 1]) {
int t = a[i + 1];
a[i + 1] = a[i];
a[i] = t;
}
}
}
}
}StrategyB类采用冒泡排序算法，把数组a的元素从大到小进行排序，同样实现了LineUpStrategy接口。
- StrategyC.java（按奇、偶分别排序）：
java
public class StrategyC implements LineUpStrategy {
public void arrange(int a[]) {
int oddNumberAmount = 0;
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
if (a[i] % 2 != 0)
oddNumberAmount++;
}
int oddArray[] = new int[oddNumberAmount];
int evenArray[] = new int[a.length - oddNumberAmount];
for (int i = 0, m = 0, n = 0; i < a.length; i++) {
if (a[i] % 2 != 0) {
oddArray[m] = a[i];
m++;
} else {
evenArray[n] = a[i];
n++;
}
}
for (int i = 0; i < evenArray.length; i++) {
int index = i, j;
for (j = i + 1; j < evenArray.length; j++) {
if (evenArray[j] < evenArray[index])
index = j;
}
if (index != i) {
int temp = evenArray[i];
evenArray[i] = evenArray[index];
evenArray[index] = temp;
}
}
int N = oddArray.length;
for (int m = 0; m < N - 1; m++) {
for (int i = 0; i < N - 1 - m; i++) {
if (oddArray[i] < oddArray[i + 1]) {
int t = oddArray[i + 1];
oddArray[i + 1] = oddArray[i];
oddArray[i] = t;
}
}
}
for (int i = 0; i < oddArray.length; i++) {
a[i] = oddArray[i];
}
for (int i = 0; i < evenArray.length; i++) {
a[i + oddArray.length] = evenArray[i];
}
}
}StrategyC类先将数组a中的元素按奇、偶分开，然后分别对奇数和偶数进行排序，最后再合并起来，实现了独特的列队策略。
3.1.3 上下文类（Army.java）
java
public class Army {
LineUpStrategy strategy;
public void setStrategy(LineUpStrategy strategy) {
this.strategy = strategy;
}
public void lineUp(int a[]) {
if (strategy != null)
strategy.arrange(a);
else
System.out.println("没有列队策略");
}
}Army类作为上下文类，持有LineUpStrategy接口的引用，通过setStrategy方法可以设置具体的列队策略，在lineUp方法中委托持有的策略对士兵号码数组进行列队操作。
3.1.4 应用示例（Application.java）
java
import java.util.Arrays;
public class Application {
public static void main(String args[]) {
int soldierNumberOne[] = {3, 1, 6, 2, 4, 5};
int soldierNumberTwo[] = {2, 5, 6, 3, 4, 1};
int soldierNumberThree[] = {1, 3, 6, 2, 5, 4};
Army 三连长 = new Army();
// 使用StrategyA策略（从小到大排序）
三连长.setStrategy(new StrategyA());
三连长.lineUp(soldierNumberOne);
System.out.println("列队情况(从小到大):");
System.out.println(Arrays.toString(soldierNumberOne));
// 使用StrategyB策略（从大到小排序）
三连长.setStrategy(new StrategyB());
三连长.lineUp(soldierNumberTwo);
System.out.println("列队情况(从大到小):");
System.out.println(Arrays.toString(soldierNumberTwo));
// 使用StrategyC策略（奇、偶排列）
三连长.setStrategy(new StrategyC());
三连长.lineUp(soldierNumberThree);
System.out.println("列队情况(奇、偶排列):");
System.out.println(Arrays.toString(soldierNumberThree));
}
}在Application类中，创建了Army对象（三连长），并分别创建了不同的具体策略实例，将它们依次传递给Army对象，从而实现了不同的列队策略，展示了策略模式在运行时动态切换算法的能力。
3.2 策略模式的类图（用 PlantUML 表示）
puml
interface LineUpStrategy {
+arrange(int[] a) : void
}
class StrategyA {
+arrange(int[] a) : void
}
class StrategyB {
+arrange(int[] a) : void
}
class StrategyC {
+arrange(int[] a) : void
}
class Army {
-strategy : LineUpStrategy
+setStrategy(LineUpStrategy strategy) : void
+lineUp(int[] a) : void
}
LineUpStrategy <|.. StrategyA
LineUpStrategy <|.. StrategyB
LineUpStrategy <|.. StrategyC
Army --> LineUpStrategy上述类图清晰地展示了策略模式中各个角色之间的关系。LineUpStrategy接口是策略的抽象定义，StrategyA、StrategyB和StrategyC是具体的策略实现类，它们都实现了LineUpStrategy接口。Army类作为上下文类，依赖于LineUpStrategy接口，通过持有策略接口的引用，实现对具体策略的调用。
四、策略模式的优势
4.1 可维护性增强
由于每个具体策略类只负责一种算法的实现，当需要修改某个算法时，只需要修改对应的策略类即可，不会影响到其他策略类和使用这些策略的客户端代码。例如，在士兵列队的例子中，如果需要优化冒泡排序（StrategyB类中的算法），只需要在StrategyB类中进行修改，而StrategyA、StrategyC类以及Army类等都不会受到影响。这样大大降低了代码修改的风险，使得代码的维护更加容易。
4.2 可扩展性提升
当需要添加新的算法时，只需要新增一个具体策略类实现策略接口即可，不需要对现有代码进行大规模的修改。还是以士兵列队为例，如果后续需要增加一种按年龄排序的列队策略，只需要创建一个新的类，实现LineUpStrategy接口，编写按年龄排序的算法逻辑，然后在客户端代码中使用这个新的策略类即可，整个过程对原有代码的侵入性很小，方便了系统的扩展。
4.3 代码复用性提高
具体策略类可以在不同的上下文场景中被复用。比如在一个更复杂的军事模拟系统中，可能有多个部队（多个上下文类）都需要进行士兵列队操作，那么StrategyA、StrategyB、StrategyC等具体策略类就可以被这些不同的部队类复用，避免了重复编写相同的算法代码，提高了代码的复用性。
4.4 符合开闭原则
策略模式通过将算法的变化封装在具体策略类中，使得系统对扩展开放（可以轻松添加新的策略类），对修改关闭（不需要修改使用策略的上下文类和其他已有的策略类）。这符合软件设计的开闭原则，保证了系统在面对需求变化时的稳定性和可维护性。
五、策略模式的应用场景
5.1 游戏开发领域
在游戏开发中，策略模式有很多应用场景。除了前面提到的角色攻击方式选择外，还有角色的移动方式（如步行、奔跑、飞行等）、技能释放策略（如单体攻击技能、群体攻击技能、辅助技能等）、游戏难度调整策略（简单、普通、困难模式对应的不同怪物属性、关卡难度等）等都可以使用策略模式来实现。通过策略模式，可以方便地在游戏运行时根据玩家的操作、游戏进度等因素动态切换不同的策略，增加游戏的趣味性和灵活性。
5.2 电商系统领域
在电商系统中，策略模式可用于多种场景。比如商品的促销策略，有满减、打折、买一送一、积分兑换等不同的促销方式，每种促销方式可以封装成一个具体策略类。在计算订单价格时，根据商品参与的促销活动选择相应的促销策略来计算最终价格。还有物流配送策略，不同的商品可能有不同的配送方式（普通快递、加急快递、自提等），可以通过策略模式来管理和选择合适的配送策略。
5.3 图形绘制与处理领域
在图形绘制和处理软件中，策略模式也能发挥作用。例如，绘制图形的填充方式有多种，如实心填充、渐变填充、图案填充等，每种填充方式可以作为一个具体策略类实现。绘图工具类（上下文类）可以根据用户的选择调用相应的填充策略来绘制图形。另外，图形的变换操作（如平移、旋转、缩放等）也可以使用策略模式来实现，方便用户在不同的变换需求之间进行切换。
5.4 数据处理与算法选择领域
在数据处理过程中，经常需要对数据进行不同方式的排序、查找、过滤等操作。例如，排序算法有冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序等，我们可以将每种排序算法封装成一个具体策略类。当需要对数据进行排序时，根据数据的规模、特点等因素选择合适的排序策略。同样，在查找算法（顺序查找、二分查找等）和过滤算法（按条件筛选数据）方面，也可以利用策略模式实现。