JAVA设计模式-策略模式

参与者
  1. 抽象策略角色
  2. 具体策略角色
  3. 策略使用场景
  4. 客户端
实现
  1. 抽象策略角色通过接口或者抽象类来定义要实现的业务逻辑方法
  2. 具体策略角色实现抽象策略角色所定义的方法,不同的具体策略角色,他们实现的内容并不一样
  3. 在场景里面的构造方法中传入一个策略角色并作为成员变量。定义一个执行方法,在方法内部调用抽象策略角色的业务逻辑方法
  4. 在客户端最终的目的是完成抽象策略所定义的业务逻辑,所以只要通过使用场景来完成业务逻辑即可
效果

对于不同的具体策略,客户端并不关心他们的内部实现,只要根据需求将不同的具体策略应用到场景中都可以实现业务逻辑。


实例

现在客户端需要一个搜索算法。能够查找当前数组中的某个元素的位置。由于客户端想要根据不同的需求采用不同的搜索算法。于是我们定义以下几个参与者:

  1. 抽象策略角色:FindElement接口,用来定义搜索方法find方法
  2. 具体策略角色1:直接查找法,实现FindElement接口,并重写它的find方法 ; 具体策略角色2:二分查找法,同样也要实现FindElement接口,并重写它的find方法
  3. 策略使用场景: 提供给客户端,并用场景来执行查找行为
  4. 客户端
一、首先定义FindElement接口
public interface FindElement {
    //查找元素e在数组t中的位置
    public int find(int[] t,int e);
}
二、定义具体策略角色1:直接查找法
public class FindElementDirectly implements FindElement{

    @Override
    public int find(int[] array,int e) {
        int pos = -1;
        for (int i = 0; i<array.length;i++) {
            if (e == array[i]) {
              pos = i;
            }
        }
        return pos;
    }
}
三、定义具体策略角色2:二分查找法
public class FindElementBinary implements FindElement {

    @Override
    public  int find(int[] array,int e) {
        int pos = -1;
        int length = array.length;
        int low = 0;
        int high = length-1;
        while ( low<=high && low<=(length-1) && high<=(length-1)) {
          int mid = (low+high)/2;
          if ( e == array[mid]) {
            pos = mid;
            return pos;
          } else if ( e < array[mid]) {
            high = mid -1;
          } else {
            low = mid+1;
          }
        }
        return pos;

    }
}
四、定义算法的使用场景
public class FindContext {

    private FindElement findElement;
    public FindContext(FindElement findElement) {
        this.findElement = findElement;
    }

    public  int executeFind(int[] t,int e) {
        return this.findElement.find(t,e);
    }
}

可以看到FindContext有一个FindElement成员变量,它的执行搜索方法内部其实是调用了这个FindElement的find方法,
所以只要给FindContext的构造函数传入不同的FindElement对象,场景就可以执行不同的搜索算法,当然最终结果都是一样的。

五、客户端使用场景来调用搜索算法
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        FindContext contextDirectly = new FindContext(new FindElementDirectly());
        FindContext contextBinary = new FindContext(new FindElementBinary());
        int[] array = new int[]{1,2,3,4,5,6,7};
        int posDirectly = contextDirectly.executeFind(array,7);
        int posBinary = contextBinary.executeFind(array,7);

        System.out.println("Directly --> Pos :" + posDirectly);
        System.out.println("Binary --> Pos :" + posBinary);
    }
}

最后来测试一下

javac Client.java
java Client

看一下运行结果:

Directly --> Pos :6
Binary --> Pos :6

实例源码:https://github.com/whisper92/wxpdesignpattern/tree/master/src/java/strategy/StrategyExample


THE END.

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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