设计模式:策略模式(Strategy)

本文介绍了策略模式的概念及其在软件设计中的应用。策略模式允许将一系列算法封装为可互换的对象,从而实现算法与客户端的解耦。通过一个具体的例子,展示了策略模式如何帮助实现灵活的行为选择。

定义一系列的算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可相互替换。本模式使得算法可独立于使用它的客户而变化。 
这里写图片描述

策略模式的角色: 
1. 抽象策略角色(Strategy):策略类,通常由一个接口或者抽象类实现 
2. 具体策略角色(ConcreteStrategy):包装了相关的算法和行为 
3. 环境角色(Context):持有一个策略类的引用,最终给客户端调用


这里引用参考资料3中的例子来详细说明一下策略模式。 
“赔了夫人又折兵”——这个是《三国演义》里的著名桥段,主要是说刘备要去吴国娶孙权妹妹了,走之前诸葛亮给了赵云三个锦囊:“你保主公入吴,可一次按这三个锦囊内之计行事。”第一计:初入东吴,告知全城刘备娶孙尚香,并拜访乔国老,让吴国太施压不让刺杀刘备;第二计:刘备沉迷酒色,乐而忘返之计,骗说:“今早接孔明来报,曹操起精兵五十万,杀奔荆州而来!军情十分紧急,请主公马上回荆州!”;第三计:逃跑之时,孙夫人断后。 
1 抽象策略角色

public interface Strategy
{
    public void operate();
}
 
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2 具体策略角色

class ConcreteStrategyA implements Strategy
{
    @Override
    public void operate()
    {
        System.out.println("初入东吴....#####");
    }
}

class ConcreteStrategyB implements Strategy
{
    @Override
    public void operate()
    {
        System.out.println("乐而不返....#####");
    }
}

class ConcreteStrategyC implements Strategy
{
    @Override
    public void operate()
    {
        System.out.println("腹背受敌....#####");
    }
}
 
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3 环境角色Context

public class Context
{
    private Strategy strategy;

    public Context(Strategy strategy)
    {
        this.strategy = strategy;
    }

    public void doOperate()
    {
        this.strategy.operate();
    }
}
 
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4 测试代码

        Context context = null;
        context = new Context(new ConcreteStrategyA());
        context.doOperate();
        context = new Context(new ConcreteStrategyB());
        context.doOperate();
        context = new Context(new ConcreteStrategyC());
        context.doOperate();
 
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输出结果:

初入东吴....#####
乐而不返....#####
腹背受敌....#####
 
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策略模式和工厂模式的区别 
工厂模式是创建型的设计模式,它接受指令,创建出符合要求的实例;而策略模式是行为型的,它接受已经创建好的实例,实现不同的行为。

Jdk中的策略模式: 
java.util.Comparator#compare() 
javax.servlet.http.HttpServlet 
javax.servlet.Filter#doFilter()


参考资料 
1. 《23种设计模式》 
2. 《细数JDK里的设计模式》 
3. 《java设计模式之——策略模式

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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