浅析JavaScript设计模式——策略模式

tip：有问题或者需要大厂内推的+我脉脉哦：丛培森 ٩( ‘ω’ )و

策略模式
定义一系列算法，把它们一个个封装起来，并且使它们可以相互替换

在我们的生活中，想要达到一种目的可以有不同的方法
所谓“条条大路通罗马”,“殊途同归”说的都是这样的问题
在我们的程序中，要实现一种目的的方法也可能不同
所以就引入了我们的策略模式

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举一个简单例子
现在我想实现一个介样的功能，对两个变量执行数学运算，构建这样一个函数

function calculate(a, b, method){
	if(method === 'add'){
		return a + b;
	}
	if(method === 'subtract'){
		return a - b;
	}
	if(method === 'multiply'){
		return a * b;
	}
	if(method === 'divide'){
		return a / b;
	}
}
calculate(4, 2, 'add');// 6
calculate(4, 2, 'subtract');// 2
calculate(4, 2, 'multiply');// 8
calculate(4, 2, 'divide');// 2

看起来我们构建的函数没什么问题
其实有很多缺点

• 函数过于庞大，使用了大量的if判断语句覆盖所有逻辑
• 函数缺乏弹性，如果想要增加计算方法，比如深入内部实现，违反开放-封闭原则
• 函数复用性差，如果希望在程序其他地方使用其中的计算方法，只能复制粘贴

基于这些缺点，我们需要重构代码
首先我先说明一下这个模式
简单说策略模式就是定义一系列算法，封装起来
把不变的部分和变化的部分分隔开来永远是设计模式的主题
我们的策略模式就是把算法的实现与算法的使用分离
所以策略模式至少由两部分组成

• 策略类（算法实现）
• 环境类（算法使用）

策略类封装了具体的算法以及具体的计算方法
环境类接受请求后，将请求委托给策略类
既然环境类要委托给策略类，那么环境类就一定可以拿到策略类引用

回到我们JavaScript中，实现策略模式并不难，因为函数也是对象
现在我就把上面函数重构

var strategies = { // 策略对象
	add: function(a, b){
		return a + b;
	},
	subtract: function(a, b){
		return a - b;
	},
	multiply: function(a, b){
		return a * b;
	},
	divide: function(a, b){
		return a / b;
	}
}
function calculate(a, b, method){ // 环境对象
	return strategies[method](a, b);
}
calculate(4, 2, 'add');// 6
calculate(4, 2, 'subtract');// 2
calculate(4, 2, 'multiply');// 8
calculate(4, 2, 'divide');// 2

这样我们就完美的解决了问题
没有了冗长的判断，想要在程序其他地方调用算法可以直接委托给我们的策略对象
更重要的是，如果我们想增加算法，直接在策略对象上添加键值对就可以了
比如我们想增加取余和n次方的运算

var strategies = { // 策略对象
	add: function(a, b){
		return a + b;
	},
	subtract: function(a, b){
		return a - b;
	},
	multiply: function(a, b){
		return a * b;
	},
	divide: function(a, b){
		return a / b;
	},
	remainder: function(a, b){
		return a % b;
	},
	power: function(a, b){
		return Math.pow(a, b)
	}
}
calculate(4, 2, 'remainder');// 0
calculate(4, 2, 'power');// 16

这样我们就不必深入calculate函数内部修改，而是修改策略对象
虽然我们在编程中不会出现这么简单的算法，这里只是举个例子
但它却展示了使用策略模式的优点

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今天简单的介绍了JavaScript实现的策略模式
虽然它很实用，但同样不是完美的
总结一下策略模式的优缺点

优点：

• 利用组合、委托和多态等思想，有效避免过多的条件语句
• 符合开放-封闭原则，封装算法便于切换，易于扩展和理解
• 可复用性强，避免复制粘贴
• 委托执行算法，替代继承

缺点：

• 增加了许多策略对象（但总比堆在执行算法的函数中强）
• 使用策略模式，必须要了解所有“策略”的细节
• 暴露了算法实现，违反最少知识原则（最小特权原则/最小授权原则/最小暴露原则）
  （最小特权原则：指在软件设计中，应该最小限度地暴露必要内容，而将其他内容“隐藏”，比如某个模块或API设计）

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