策略模式一商场促销商品

一模式定义

策略模式：定义一系列的算法，将每一种算法封装起来并可以相互替换使用，策略模式让算法独立于使用它的客户应用而独立变化。

二模式举例

1模式分析

我们借用商场促销商品来说明这一模式。

2策略模式静态类图

3代码示例

3.1 创建策略接口一IStrategy

package com.demo.strategy;

/**
 * 策略接口
 * 
 * @author
 * 
 */
public interface IStrategy {
	/**
	 * 计算实际价格方法
	 * 
	 * @param consumePrice
	 *            消费金额
	 * @return
	 */
	public double realPrice(double consumePrice);
}

3.2 八折促销策略一RebateStrategy

package com.demo.strategy;

/**
 * 打八折商品促销策略
 * 
 * @author
 * 
 */
public class RebateStrategy implements IStrategy {
	private final double rate;

	/**
	 * 构造方法设置打折率
	 */
	public RebateStrategy() {
		this.rate = 0.8;
	}

	/**
	 * 计算实际价格方法
	 * 
	 * @param consumePrice
	 *            消费金额
	 * @return
	 */
	public double realPrice(double consumePrice) {
		return consumePrice * this.rate;
	}

}

3.3 满1000减200促销策略一ReduceStrategy

package com.demo.strategy;

/**
 * 满1000减200 商品促销策略
 * 
 * @author
 * 
 */
public class ReduceStrategy implements IStrategy {
	/**
	 * 计算实际价格方法
	 * 
	 * @param consumePrice
	 *            消费金额
	 * @return
	 */
	public double realPrice(double consumePrice) {
		if (consumePrice >= 1000) {
			return consumePrice - 200;
		} else {
			return consumePrice;
		}
	}
}

3.4 200以上部分打8折促销策略一PromotionalStrategy

package com.demo.strategy;

/**
 * 满200，高于200部分打八折 商品促销策略
 * 
 * @author
 * 
 */
public class PromotionalStrategy implements IStrategy {
	/**
	 * 计算实际价格方法
	 * 
	 * @param consumePrice
	 *            消费金额
	 * @return
	 */
	public double realPrice(double consumePrice) {
		if (consumePrice > 200) {
			return 200 + (consumePrice - 200) * 0.8;
		} else {
			return consumePrice;
		}

	}
}

3.5 创建上下文环境一Context

package com.demo.context;

import java.math.BigDecimal;

import com.demo.strategy.IStrategy;

/**
 * 上下文环境
 * 
 * @author
 * 
 */
public class Context {
	// 当前策略
	private IStrategy strategy;

	// 设置当前策略
	public void setStrategy(IStrategy strategy) {
		this.strategy = strategy;
	}

	// 使用策略计算价格
	public double cul(double consumePrice) {
		// 使用具体商品促销策略获得实际消费金额
		double realPrice = this.strategy.realPrice(consumePrice);
		// 格式化保留小数点后1位，即：精确到角
		BigDecimal bd = new BigDecimal(realPrice);
		bd = bd.setScale(1, BigDecimal.ROUND_DOWN);
		return bd.doubleValue();
	}
}

3.6 消费者购物消费一Client

package com.demo;

import java.util.Random;

/**
 * 客户端应用程序
 * 
 * @author
 * 
 */
public class Client {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// 创建上下问环境对象实例
		// Context context = new Context();
		// 随机数对象
		Random random = new Random();
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			// 产生随机数的方式判断使用何种促销策略
			int x = random.nextInt(3);
			// 消费价格也是由随机数产生的（不能为0）
			double consumePrice = 0;
			while ((consumePrice = random.nextInt(2000)) == 0) {
			}

			double realPrice = consumePrice;
			switch (x) {
			case 0:
				// 打八折商品
				// context.setStrategy(new RebateStrategy());
				realPrice = consumePrice * 0.8;
				break;
			case 1:
				// 满200，高于200部分打八折 商品
				// context.setStrategy(new PromotionalStrategy());
				if (consumePrice > 200) {
					realPrice = 200 + (consumePrice - 200) * 0.8;
				}
				break;
			case 2:
				// 满1000减200 商品
				// context.setStrategy(new ReduceStrategy());
				if (consumePrice >= 1000) {
					realPrice = consumePrice - 200;
				}
				break;
			}
			System.out.print("【"
					+ (x == 0 ? "打八折" : (x == 1 ? "高于200部分打八折"
							: (x == 2 ? "满1000减200" : ""))) + "】商品：");

			System.out.println("原价：" + consumePrice + " - 优惠后价格：" + realPrice);
		}
	}
}

4运行结果

【满1000减200】商品：原价：908.0 - 优惠后价格：908.0

【满1000减200】商品：原价：1129.0 - 优惠后价格：929.0

【满1000减200】商品：原价：829.0 - 优惠后价格：829.0

【打八折】商品：原价：518.0 - 优惠后价格：414.40000000000003

【满1000减200】商品：原价：1230.0 - 优惠后价格：1030.0

【打八折】商品：原价：106.0 - 优惠后价格：84.80000000000001

【满1000减200】商品：原价：1134.0 - 优惠后价格：934.0

【高于200部分打八折】商品：原价：664.0 - 优惠后价格：571.2

【满1000减200】商品：原价：564.0 - 优惠后价格：564.0

【满1000减200】商品：原价：730.0 - 优惠后价格：730.0

三该模式设计原则

1"开-闭"原则

2单一职责原则

四使用场合

1当多个类的表现行为不同，需要在运行时刻动态选择具体执行的行为的时候。

2需要在不同情况下使用不同策略，或者策略还可能在未来用其它方式实现的时候。

3需要隐藏具体策略的实现细节，各个具体策略彼此独立的时候。

4当一个类中出现了多种行为，而且在一个操作中使用多个条件分支来判断使用多种行为的时候，可以使用策略模式将各个条件分支的动作植入具体策略中实现。

五策略模式静态类图

策略模式一商场促销商品

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