09、戦略モード

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戦略は、フォーカスモードアルゴリズムを維持することであるストラテジパターンとファクトリパターンとの最大の違いはまた、アルゴリズムのパッケージとして理解することができます。工場出荷時のパターンは4年戦略モードでクラスを作成するための唯一の責任がある、多くの場合、工場出荷時のパターンと混同しやすいです。

戦略パターンの公式な説明：

これは、アルゴリズムの家族は、彼らはこのモードの間で交換することができるように、それらをカプセル化し、アルゴリズムの変更は、アルゴリズムを使用している顧客には影響しませんしましょう定義します。

スタートモードので、時間の各概要はUML図を描画します。

モールのこの例では、マーケティング活動、商品価格の割引だけでなく、戻り値の活動と組み合わせる活動に従事します。

活動の任意のタイプは、最終的な結果を算出する方法があるでしょうので、このメソッドは抽象的です：

1. public interface PriceCalculate {
2. public abstract double getFinalPrice();
3. }

そして、それらを実装、活動、割引、キャッシュバック活動に従事していない次のとおりです。

1. public class NormalPrice implements PriceCalculate {
2. private double finalPrice = 0d;
3. public double getFinalPrice() {
4. // TODO Auto-generated method stub
5. return finalPrice;
6. }
7. public NormalPrice(double sourcePrice){
8. this.finalPrice = sourcePrice;
9. }
10. }

そして、値引き：

1. public class DebetPrice implements PriceCalculate {
2. private double finalPrice = 0d;
3. @Override
4. public double getFinalPrice() {
5. return finalPrice;
6. }
7. public DebetPrice(double sourcePrice,double debet){
8. this.finalPrice = Calculate.mul(sourcePrice, debet);
9. }
10. }

ツールのために計算し、最後に特定のコード。

そして、割引アクティビティ：

1. public class ReturnPrice implements PriceCalculate {
2. private double finalPrice = 0d;
3. @Override
4. public double getFinalPrice() {
5. // TODO Auto-generated method stub
6. return finalPrice;
7. }
8. /**满多少价反钱活动
9. * @param sourcePrice 原价
10. * @param conditionPrice 返现金消费额度
11. * @param returnPrice 返现金力度
12. */
13. public ReturnPrice(double sourcePrice,double conditionPrice,double returnPrice){
14. this.finalPrice = sourcePrice;
15. if( sourcePrice >= conditionPrice ){
16. double times = Math.floor(Calculate.div(sourcePrice, conditionPrice)) ;
17. int count = times>=1? (int)times:0;
18. while(count-->0){
19. this.finalPrice = Calculate.sub(sourcePrice,returnPrice);
20. }
21. }
22. }
23. }

以下のように、前記ユーティリティクラスを計算します。

1. package com.yp.learn.util;
3. import java.math.BigDecimal;
5. public class Calculate {
6. // 默认除法运算精度
7. private static final int DEF_DIV_SCALE = 10;
8. private Calculate(){};
11. /**精确 加法运算
12. * @param d1 被加数
13. * @param d2 加数
14. * @return 和
15. */
16. public static double add(double d1,double d2){
17. BigDecimal b1= new BigDecimal(Double.toString(d1));
18. BigDecimal b2= new BigDecimal(Double.toString(d2));
19. return b1.add(b2).doubleValue();
20. }
21. /**
22. * 提供精确的减法运算。
23. * @param v1 被减数
24. * @param v2 减数
25. * @return 两个参数的差
26. */
27. public static double sub(double v1, double v2) {
28. BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
29. BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
30. return b1.subtract(b2).doubleValue();
31. }
32. /**
33. * 提供精确的乘法运算。
34. * @param v1 被乘数
35. * @param v2 乘数
36. * @return 两个参数的积
37. */
38. public static double mul(double v1, double v2) {
39. BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
40. BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
41. return b1.multiply(b2).doubleValue();
42. }
43. /**
44. * 提供（相对）精确的除法运算，当发生除不尽的情况时，精确到 小数点以后10位，以后的数字四舍五入。
45. * @param v1 被除数
46. * @param v2 除数
47. * @return 两个参数的商
48. */
49. public static double div(double v1, double v2) {
50. return div(v1, v2, DEF_DIV_SCALE);
51. }
53. /**
54. * 提供（相对）精确的除法运算。当发生除不尽的情况时，由scale参数指 定精度，以后的数字四舍五入。
55. * @param v1 被除数
56. * @param v2 除数
57. * @param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。
58. * @return 两个参数的商
59. */
60. public static double div(double v1, double v2, int scale) {
61. if (scale < 0) {
62. throw new IllegalArgumentException(
63. "The scale must be a positive integer or zero");
64. }
65. BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
66. BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
67. return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
68. }
70. }

そして、コア戦略モデルが出てきた、いくつかのクラスは、クラスを達成してきた、とアルゴリズムがあり、行うための戦略パターンがある に 外の抽象的 アルゴリズム た 維持 、次のように：

1. public class PriceCalculateContext {
2. PriceCalculate cal = null;
4. /**无活动情况
5. * @param sourcePrice
6. */
7. public PriceCalculateContext(double sourcePrice){
8. cal = new NormalPrice(sourcePrice);
9. }
11. /**打折活动
12. * @param sourcePrice 原价
13. * @param debet 打折力度
14. */
15. public PriceCalculateContext(double sourcePrice,double debet){
16. cal = new DebetPrice(sourcePrice,debet);
17. }
19. /**返现活动
20. * @param sourcePrice 原价
21. * @param conditionPrice 返现所需满足额度
22. * @param returnPrice 返现力度
23. */
24. public PriceCalculateContext(double sourcePrice,double conditionPrice,double returnPrice){
25. cal = new ReturnPrice(sourcePrice,conditionPrice,returnPrice);
26. }
28. public double getResult() {
29. return cal.getFinalPrice();
30. }
32. }

前工場パターンと比較し、ストラテジパターンは、クラスの動作を作成するファクトリクラスを提供していないが、唯一のものクラスはPriceCalculateContextクラスの動作を維持し、このクラスがメソッドをのgetResult（）を提供し、この方法は、単に呼び出されますこれは、アルゴリズムのインタフェースです。だから今、クライアントコードは非常に明確です：

1. public class Start {
2. public static void main(String[] args) {
3. PriceCalculateContext p = new PriceCalculateContext(100d);
4. System.out.println(p.getResult());
5. p = new PriceCalculateContext(122.2d, 100d, 15d);
6. System.out.println(p.getResult());
7. }
8. }

特に完全に遮蔽さクライアント・コンピューティングの形態で、価格を維持するために、クラス構造によって算出された最終計算結果。最も明白なパッケージで実装された各ポリシーアルゴリズムのためのポリシーモードで、この場合には、フォローアップにおけるPriceCalculateContextのgetResultの方法で、あなたは新しいアルゴリズムを追加する必要がある場合は、それを言うことができるので、私はちょうど新しいを追加する必要がありますアルゴリズムクラス、およびPriceCalculateContextの対応する増加にマッピングされました。のみそのままその後、メソッド呼び出し、クライアント上の異なるパラメータに基づいて初期化する必要があります。

次のようにUMLは以下のとおりです。

また、クラス図から見ることができ、唯一のPriceCalculateContextクラスを関連付けられているクライアントコードは、デカップリングは非常に成功しています。

それでも戦略モデルがパッケージング戦略に焦点を当てていることを強調する。

概要分析：

1、比較増大アルゴリズムによってカプセル化されたすべてのアルゴリズムのクラス（PriceCalculateContext）を維持し、工場モード、及びクライアントコード、だけ作成して使用するようになっています。

新しいクラスは、アルゴリズムがクラスがコード、要件と同等と実装を変更維持する必要がある2は、マッピングを行います。つまり、クライアントコードはまだ遷移条件が決定されていません。

ノートから知られている（ウィズ）

ます。https：//my.oschina.net/u/1182369/blog/406571で再現