深入理解JavaScript系列(36):设计模式之中介者模式

介绍

中介者模式(Mediator),用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。

主要内容来自:http://www.addyosmani.com/resources/essentialjsdesignpatterns/book/#mediatorpatternjavascript

正文

软件开发中,中介者是一个行为设计模式,通过提供一个统一的接口让系统的不同部分进行通信。一般,如果系统有很多子模块需要直接沟通,都要创建一个中央控制点让其各模块通过该中央控制点进行交互。中介者模式可以让这些子模块不需要直接沟通,而达到进行解耦的目的。

打个比方,平时常见的机场交通控制系统,塔台就是中介者,它控制着飞机(子模块)的起飞和降落,因为所有的沟通都是从飞机向塔台汇报来完成的,而不是飞机之前相互沟通。中央控制系统就是该系统的关键,也就是软件设计中扮演的中介者角色。

我们先用伪代码来理解一下:

// 如下代码是伪代码,请不要过分在意代码
// 这里app命名空间就相当于扮演中介者的角色
var app = app || {};
 
// 通过app中介者来进行Ajax请求
app.sendRequest = function ( options ) {
    return $.ajax($.extend({}, options);
}
 
// 请求URL以后,展示View
app.populateView = function( url, view ){
  $.when(app.sendRequest({url: url, method: 'GET'})
     .then(function(){
         //显示内容
     });
}
 
// 清空内容
app.resetView = function( view ){
   view.html('');
}

在JavaScript里,中介者非常常见,相当于观察者模式上的消息Bus,只不过不像观察者那样通过调用pub/sub的形式来实现,而是通过中介者统一来管理,让我们在观察者的基础上来给出一个例子:

var mediator = (function () {
    // 订阅一个事件,并且提供一个事件触发以后的回调函数
    var subscribe = function (channel, fn) {
        if (!mediator.channels[channel]) mediator.channels[channel] = [];
        mediator.channels[channel].push({ context: this, callback: fn });
        return this;
    },

    // 广播事件
    publish = function (channel) {
        if (!mediator.channels[channel]) return false;
        var args = Array.prototype.slice.call(arguments, 1);
        for (var i = 0, l = mediator.channels[channel].length; i < l; i++) {
            var subscription = mediator.channels[channel][i];
            subscription.callback.apply(subscription.context, args);
        }
        return this;
    };

    return {
        channels: {},
        publish: publish,
        subscribe: subscribe,
        installTo: function (obj) {
            obj.subscribe = subscribe;
            obj.publish = publish;
        }
    };

} ());

调用代码,相对就简单了:

(function (Mediator) {

    function initialize() {

        // 默认值
        mediator.name = "dudu";

        // 订阅一个事件nameChange
        // 回调函数显示修改前后的信息
        mediator.subscribe('nameChange', function (arg) {
            console.log(this.name);
            this.name = arg;
            console.log(this.name);
        });
    }

    function updateName() {
        // 广播触发事件,参数为新数据
        mediator.publish('nameChange', 'tom'); // dudu, tom
    }

    initialize(); // 初始化
    updateName(); // 调用

})(mediator);

中介者和观察者

到这里,大家可能迷糊了,中介者和观察者貌似差不多,有什么不同呢?其实是有点类似,但是我们来看看具体的描述:
观察者模式,没有封装约束的单个对象,相反,观察者Observer和具体类Subject是一起配合来维护约束的,沟通是通过多个观察者和多个具体类来交互的:每个具体类通常包含多个观察者,而有时候具体类里的一个观察者也是另一个观察者的具体类。

而中介者模式所做的不是简单的分发,却是扮演着维护这些约束的职责。

中介者和外观模式

很多人可能也比较迷糊中介者和外观模式的区别,他们都是对现有各模块进行抽象,但有一些微妙的区别。

中介者所做的是在模块之间进行通信,是多向的,但外观模式只是为某一个模块或系统定义简单的接口而不添加额外的功能。系统中的其它模块和外观模式这个概念没有直接联系,可以认为是单向性。

完整的例子

再给出一个完整的例子:

<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
    <title>JavaScript Patterns</title>
    <meta charset="utf-8">
</head>
<body>
<div id="results"></div>
    <script>
        function Player(name) {
            this.points = 0;
            this.name = name;
        }
        Player.prototype.play = function () {
            this.points += 1;
            mediator.played();
        };
        var scoreboard = {

            // 显示内容的容器
            element: document.getElementById('results'),

            // 更新分数显示
            update: function (score) {
                var i, msg = '';
                for (i in score) {
                    if (score.hasOwnProperty(i)) {
                        msg += '<p><strong>' + i + '<\/strong>: ';
                        msg += score[i];
                        msg += '<\/p>';
                    }
                }
                this.element.innerHTML = msg;
            }
        };

        var mediator = {

            // 所有的player
            players: {},

            // 初始化
            setup: function () {
                var players = this.players;
                players.home = new Player('Home');
                players.guest = new Player('Guest');
            },

            // play以后,更新分数
            played: function () {
                var players = this.players,
                    score = {
                        Home: players.home.points,
                        Guest: players.guest.points
                    };

                scoreboard.update(score);
            },

            // 处理用户按键交互
            keypress: function (e) {
                e = e || window.event; // IE
                if (e.which === 49) { // 数字键 "1"
                    mediator.players.home.play();
                    return;
                }
                if (e.which === 48) { // 数字键 "0"
                    mediator.players.guest.play();
                    return;
                }
            }
        };

        // go!
        mediator.setup();
        window.onkeypress = mediator.keypress;

        // 30秒以后结束
        setTimeout(function () {
            window.onkeypress = null;
            console.log('Game over!');
        }, 30000);
    </script>
</body>
</html>

总结

中介者模式一般应用于一组对象已定义良好但是以复杂的方式进行通信的场合,一般情况下,中介者模式很容易在系统中使用,但也容易在系统里误用,当系统出现了多对多交互复杂的对象群时,先不要急于使用中介者模式,而是要思考一下是不是系统设计有问题。

另外,由于中介者模式把交互复杂性变成了中介者本身的复杂性,所以说中介者对象会比其它任何对象都复杂。

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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