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一、核心概念

1. 定义

策略模式是一种行为型设计模式，通过定义一系列可互换的算法，并将其封装为独立类，使得算法可以独立于客户端而变化。核心思想是将算法与使用场景解耦，支持运行时动态切换策略。

2. 解决的问题

• 算法频繁切换：需要根据不同条件选择不同算法（如支付方式、折扣策略）
• 消除条件判断：避免大量if-else或switch-case语句
• 算法复用性：同一算法被多个客户端调用（如排序、压缩算法）

3. 核心角色

角色	作用
Strategy	策略接口，定义算法的公共方法（如Execute()）
ConcreteStrategy	具体策略实现类（如支付宝支付、微信支付）
Context	上下文类，持有策略引用并执行算法

4. 类图

@startuml
class Context {- strategy: Strategy+ SetStrategy()+ ExecuteStrategy()
}interface Strategy {+ Execute()
}class ConcreteStrategyA {+ Execute()
}class ConcreteStrategyB {+ Execute()
}Context o--> Strategy
Strategy <|.. ConcreteStrategyA
Strategy <|.. ConcreteStrategyB
@enduml

二、特点分析

优点

1. 开闭原则：新增策略无需修改现有代码
2. 代码清晰：消除复杂条件判断，提升可维护性
3. 灵活扩展：运行时动态切换策略（如游戏AI行为切换）

缺点

1. 类数量膨胀：每个策略需单独定义类
2. 客户端耦合：客户端需了解所有策略的存在

三、适用场景

1. 支付系统

• 策略接口：PaymentStrategy
• 具体策略：信用卡、支付宝、微信支付
• 动态切换：用户下单时选择支付方式

// 策略接口
type PaymentStrategy interface {Pay(amount float64) string
}// 具体策略：支付宝
type AlipayStrategy struct{}
func (a *AlipayStrategy) Pay(amount float64) string {return fmt.Sprintf("支付宝支付%.2f元", amount)
}

2. 数据压缩

• 策略接口：CompressionStrategy
• 具体策略：ZIP、RAR、7z算法
• 按需选择：根据文件类型自动选择压缩算法

// 策略接口
type CompressionStrategy interface {Compress(file string) []byte
}// 具体策略：ZIP压缩
type ZipStrategy struct{}
func (z *ZipStrategy) Compress(file string) []byte {return []byte("ZIP压缩后的数据")
}

3. 游戏AI

• 策略接口：AIBehavior
• 具体策略：进攻、防御、逃跑模式
• 动态调整：根据玩家血量切换NPC行为

// 策略接口
type AIBehavior interface {Act() string
}// 具体策略：防御模式
type DefenseBehavior struct{}
func (d *DefenseBehavior) Act() string {return "进入防御状态"
}

4. 折扣计算

• 策略接口：DiscountStrategy
• 具体策略：普通用户9折、VIP用户8折
• 组合策略：叠加满减和折扣（见高级应用）

四、代码示例（Go语言）

场景：电商会员折扣系统

package strategydemo// 策略接口
type DiscountStrategy interface {Calculate(price float64) float64
}// 具体策略：普通会员
type NormalDiscount struct{}
func (n *NormalDiscount) Calculate(price float64) float64 {return price * 0.9 // 9折
}// 具体策略：VIP会员
type VIPDiscount struct{}
func (v *VIPDiscount) Calculate(price float64) float64 {return price * 0.8 // 8折
}// 上下文类
type Order struct {strategy DiscountStrategy
}func (o *Order) SetStrategy(s DiscountStrategy) {o.strategy = s
}func (o *Order) Checkout(price float64) float64 {return o.strategy.Calculate(price)
}// 客户端使用
func TestStrategy() {order := &Order{}// 普通用户order.SetStrategy(&NormalDiscount{})fmt.Printf("普通用户价格: %.2f\n", order.Checkout(100)) // 90.00// 切换为VIP策略order.SetStrategy(&VIPDiscount{})fmt.Printf("VIP用户价格: %.2f\n", order.Checkout(100)) // 80.00
}

执行结果

=== RUN   Test_TestStrategy
普通用户价格: 90.00
VIP用户价格: 80.00
--- PASS: Test_TestStrategy (0.00s)
PASS

五、高级应用

1. 策略工厂模式

// 策略工厂（带注册机制）
type StrategyFactory struct {strategies map[string]DiscountStrategy
}func NewStrategyFactory() *StrategyFactory {return &StrategyFactory{strategies: map[string]DiscountStrategy{"normal": &NormalDiscount{},"vip":    &VIPDiscount{},},}
}// 动态获取策略
func (f *StrategyFactory) GetStrategy(key string) DiscountStrategy {return f.strategies[key]
}// 使用示例
factory := NewStrategyFactory()
order.SetStrategy(factory.GetStrategy("vip"))

2. 组合策略

// 组合折扣（满300减50 + VIP折扣）
type CompositeDiscount struct {strategies []DiscountStrategy
}func (c *CompositeDiscount) Calculate(price float64) float64 {for _, s := range c.strategies {price = s.Calculate(price)}return price
}// 使用示例
composite := &CompositeDiscount{strategies: []DiscountStrategy{&FullReductionStrategy{Threshold: 300, Reduce: 50},&VIPDiscount{},},
}
fmt.Printf("组合折扣价格: %.2f", composite.Calculate(350)) // (350-50)*0.8=240

六、与其他模式对比

模式	核心目标	关键区别
状态模式	对象内部状态改变行为	状态转移由内部条件触发
工厂模式	创建对象	关注对象创建过程
模板方法	算法步骤固定	通过继承实现代码复用

七、总结

策略模式通过算法封装和动态切换，解决了以下问题：

1. 灵活扩展：新增策略无需修改上下文
2. 代码复用：相同策略可被多个客户端共享
3. 条件简化：消除复杂的if-else分支

在Go语言中实现时需注意：

• 通过接口实现多态，而非继承
• 使用工厂模式管理策略实例
• 组合策略实现复杂算法叠加
• 避免策略类过度细分（如差异过小的策略合并）