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在JavaScript中理解策略模式

设计模式是: 在面向对象软件过程中针对特定问题的简洁而优雅的解决方案. 通过对封装、继承、多态、组合等技术的反复利用, 提炼出可重复使用面向对象的设计技巧.

JavaScript 可以模拟实现传统面向对象语言的设计模式. 事实上也的确如此, 好多的代码 demo 都是沿着这个思路分析的. 看完后心里不免有种一万头🦙在奔腾, 还顺便飘来了六个字, 走(qu)你(de), 设计模式.

然而仅仅是生搬硬套, 未免会失去 JavaScript 的灵活性. 不如溯本求源, 看看这些设计模式到底在传达什么, 然后遵循此点.

策略模式定义

策略模式: 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.

字面意思, 就是定义封装多种算法, 且各个算法相互独立. 当然, 也不仅仅是算法. 只要定义一些规则, 经处理后输出我们想要的结果就成. 在此我们称单个封装后的算法为一个策略. 一系列封装后的算法称为一组策略.

一个基于策略模式的程序至少由两部分组成. 第一部分是一组策略类, 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.

这是面向传统面向对象语言中的说法. 在面向对象思想中, 通过对组合, 多态等技术的使用来实现一个策略模式. 在 JavaScript 中, 对于一个简单的需求来说, 这么做就有点大材小用了.

所以, 上面的那句话, 我们换种说法就是, 策略模式需要至少两部分, 一部分是保存着一组策略. 另一部分则是如何分配这些策略, 即如何把请求委托给某个/些策略. 其实这也是策略模式的目的, 将算法的使用与算法的实现分离.

评级

快到年底了, 公司打算制定一个标准用来给员工评级发福利.

考核项目\等级
A 100>a>=90 90>a>=80 80>a>=70
B 100>b>=90 90>b>=80 80>b>=70

以A、B考核项目来评定甲乙丙等级. 现有考核人员:

考核项目\考核人 person_1 person_2 person_3
A 80 93 92
B 85 70 90
const persons = [
  { A: 80, B: 85 },
  { A: 93, B: 70 },
  { A: 92, B: 90 }
]
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常规操作

甲乙丙等级对 A、B 的分值要求是不一样的. 所以我们可以这么做:

function rating(person) {
  let a = person.A;
  let b = person.B;
  if (a >= 90 && b >= 90) {
    return '甲';
  } else if (a >= 80 && b >= 80) {
    return '乙';
  } else if (a >= 70 && b >= 70) {
    return '丙'
  } else {
    console.log('想啥呢, 还不赶紧卷铺走人');
  }
}
persons.forEach(person => {
  person.rate = rating(person);
})
// > persons
// [ { A: 80, B: 85, rate: '乙' },
// { A: 93, B: 70, rate: '丙' },
// { A: 92, B: 90, rate: '甲' } ]
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策略模式下的评级

在策略模式中一部分, 我们提到的分配策略. 要想分配策略, 首先就要知道所有的策略, 只有这样我们才能针对性的委托给某个/些策略. 这, 也是策略模式的一个缺点.

如果换成策略模式, 第一部分就是保存一组策略. 现在我们以甲乙丙三种定级标准来制定三种策略, 用对象 strategies 来存贮策略. 考虑到以后可能有 D、E、F 等考核项目的存在, 我们稍微改一下:

const strategies = {
  '甲': (person, items) => {
    const boolean = items.every(item => {
      return person[item] >= 90;
    });
    if (boolean) return '甲';
  },
  '乙': (person, items) => {
    const boolean = items.every(item => {
      return person[item] >= 80;
    });
    if (boolean) return '乙';
  },
  '丙': (person, items) => {
    const boolean = items.every(item => {
      return person[item] >= 70;
    });
    if (boolean) return '丙';
  }
}
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策略就制定好了. 对象的键对应着策略的名称, 对象的值对应着策略的实现.然而, 我们发现, 任何一个策略都不能单独完成等级的评定.

可是, 我们有说一组策略只能选择其中一个么? 为了达成某个目的, 策略组封装了一组相互独立平等替换的策略. 一个策略不行, 那就组合呗. 这也是策略模式另一部分存在的意义, 即如何分配策略. rating 函数封装了如何委托策略.

function rating(person, items) {
  return strategies['甲'](person, items)
    || strategies['乙'](person, items)
    || strategies['丙'](person, items)
}
persons.forEach(person => {
  person.rate = rating(person, ['A', 'B'])
})
// > persons
// [ { A: 80, B: 85, rate: '乙' },
// { A: 93, B: 70, rate: '丙' },
// { A: 92, B: 90, rate: '甲' } ]
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逻辑的转移

所有的设计模式都遵循一条原则. 即 “找出程序中变化的地方, 并将变化封装起来”.

将不变的隔离开来, 变化的封装起来. 策略模式中, 策略组对应着程序中不变的地方. 将策略组制定好存贮起来, 然后想着如何去分配使用策略.

当然, 如何制定策略和如何分配策略之间的关系十分紧密, 可以说两者相互影响.

再次看看制定的策略, “找出程序中变化的地方, 并将变化封装起来”, 我们可以再次改造一下策略组对象 strategies 和负责分配策略的函数 rating.

const strategies = {
  '甲': 90,
  '乙': 80,
  '丙': 70,
}
function rating(person, items) {
  const level = value => {
    return (person, items) => {
      const boolean = items.every(item => {
        return person[item] >= strategies[value];
      });
      if (boolean) return value;
    }
  }
  return level('甲')(person, items)
    || level('乙')(person, items)
    || level('丙')(person, items)
}

persons.forEach(person => {
  person.rate = rating(person, ['A', 'B'])
})
// > persons
// [ { A: 80, B: 85, rate: '乙' },
// { A: 93, B: 70, rate: '丙' },
// { A: 92, B: 90, rate: '甲' } ]
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在上面的这种做法中, 我们把制定策略的逻辑挪到了分配策略里了. 所以说, 如何制定策略和如何分配策略, 依情况而定.

不过回头在看一看这段代码, 是不是和平时用对象映射的做法很相似.

当然, 策略模式的用法还有很多, 使用形式也有不同, 要根据场景找到最适合的策略.

小结

总结一下:

  1. 策略模式至少包括两部分, 制定策略和分配策略.

  2. 策略模式的目的在于, 将策略制定和策略分配隔离开来.

  3. 策略制定和策略分配关系密切, 相互影响.

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