策略模式和工厂模式都是常用的设计模式，但是它们的关注点不同。工厂模式主要用于创建对象，而策略模式则主要用于封装和切换算法。 ，，工厂模式是一种创建对象的方式，使得创建对象的过程与使用对象的过程分离。它有三种类型：简单工厂、工厂方法和抽象工厂。，，而策略模式则是一种行为型设计模式，可以在运行时动态切换不同的算法或策略。它可以将算法封装、分离和替换，实现开闭原则。
策略模式是一种行为设计模式，它定义了一系列算法，并将每个算法封装在一个具有共同接口的独立类中，使得它们可以相互替换，策略模式让算法的变化独立于使用它的客户端。
在编程语言中，策略模式通常用于实现不同的算法或策略，在排序算法中，可以使用策略模式来实现不同的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序等，这样，当需要更换排序算法时，只需更换实现该算法的策略类即可，而无需修改其他代码。
本文将从以下几个方面展开讲解策略模式：
1、策略模式的基本概念和特点；
2、策略模式的优缺点；
3、策略模式的实现方法；
4、策略模式的实战应用案例。
我们来了解一下策略模式的基本概念和特点。
1、基本概念
策略模式是一种行为设计模式，它定义了一系列算法，并将每个算法封装在一个具有共同接口的独立类中，使得它们可以相互替换，策略模式让算法的变化独立于使用它的客户端。
2、特点
(1)策略模式具有高度的可扩展性，可以在运行时动态地添加或删除策略；
(2)策略模式具有良好的可维护性，因为每个策略都是独立的类，可以单独进行测试和修改；
(3)策略模式有助于降低系统的耦合度，提高代码的可重用性。
我们来了解一下策略模式的优缺点。
1、优点
(1)策略模式提高了代码的可扩展性和可维护性；
(2)策略模式降低了系统的耦合度，提高了代码的可重用性；
(3)策略模式支持多种算法之间的切换，提高了代码的灵活性。
2、缺点
(1)策略模式可能导致系统的设计变得复杂，增加了理解和实现的难度；
(2)策略模式可能会导致系统的性能开销增加，因为需要在运行时动态地创建和销毁对象。
我们来了解一下策略模式的实现方法。
策略模式的实现主要包括以下几个步骤：
(1)定义一个具有共同接口的上下文类；
(2)定义多个具体策略类，实现上下文类中的抽象方法；
(3)在上下文类中，根据需要选择合适的策略类；
(4)在使用策略类的地方，将具体策略类的对象传递给上下文类。
我们来看一下策略模式的实战应用案例。
下面我们使用Python语言实现一个简单的银行家算法示例，该算法用于解决资源分配问题，在这个例子中，我们使用了策略模式来实现不同的资源分配策略。
from abc import ABC, abstractmethod
import random
定义一个具有共同接口的上下文类
class Context(ABC):
@abstractmethod
def request_resources(self, requester, requested_resources):
pass
定义具体策略类A,实现上下文类中的抽象方法request_resources_a()
class StrategyA(Context):
def request_resources(self, requester, requested_resources):
if self.check_resources(requested_resources):
print("资源分配方案A:{}分配{}个资源".format(requester, requested_resources))
else:
print("资源不足")
return False
return True
定义具体策略类B,实现上下文类中的抽象方法request_resources_b()
class StrategyB(Context):
def request_resources(self, requester, requested_resources):
if self.check_resources(requested_resources):
print("资源分配方案B:{}分配{}个资源".format(requester, requested_resources))
else:
print("资源不足")
return False
return True
定义具体策略类C,实现上下文类中的抽象方法request_resources_c()
class StrategyC(Context):
def request_resources(self, requester, requested_resources):
if self.check_resources(requested_resources):
print("资源分配方案C:{}分配{}个资源".format(requester, requested_resources))
else:
print("资源不足")
return False
return True
在上下文类中，根据需要选择合适的策略类；在使用策略类的地方，将具体策略类的对象传递给上下文类，这里我们随机选择一个策略类进行测试。
if __name__ == "__main__":
context = Context() # 这里我们随机选择一个策略类进行测试，实际应用中可以根据需要选择合适的策略类，context = StrategyA() # 或者context = StrategyB() or context = StrategyC() # 或者使用工厂方法动态创建具体策略类的对象，requester = "张三" # 假设有5个资源类型：CPU、内存、磁盘、网络、GPU，random.seed(0) resources = [random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] print("原始资源列表：", resources) if context.request_resources(requester=requester, requested_resources=resources): print("请求成功") else: print("请求失败") ```
