策略模式和责任链模式(2)

简介: 策略模式和责任链模式(2)

这时候我们客户端代码就应该这样写了


public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        PromotionActivity activity618 = new PromotionActivity(new CouponStrategy());
        PromotionActivity activityllll = new PromotionActivity(new CashbackStrategy());
        activity618.execute();
        activityllll.execute();
    }
}


运行效果如下:


使用优惠券抵扣


代码优化之后 , 是不是我们程序猿小哥哥的维护工作就轻松了?每次上新活动,不影响原来的代码

逻辑。


用策略模式实现选择支付方式的业务场景

为了加深对策略模式的理解,我们再来举一个案例。 相信小伙伴们都用过支付宝、微信支付、银联

支付以及京东白条。 —个常见的应用场景就是大家在下单支付时会提示选择支付方式,如果用户未选,

系统也会默认好推荐的支付方式进行结算。来看一下类图,下面我们用策略模式来描拟此业务场罢 :



image.png


创建 Payment 抽象类,定义支付规范和支付逻辑,代码如下 :


public abstract class Payment {
    public abstract String getName();
    //通用逻辑放到抽象类里面实现
    public MsgResult pay(String uid, double amount) {
        //余额是否足够
        if (queryBalance(uid) < amount) {
            return new MsgResult(500, "支付失败", "余额不足");
        }
        return new MsgResult(200, "支付成功", "支付金额" + amount);
    }
    protected abstract double queryBalance(String uid);
}


分别创建具体的支付方式,支付宝 AliPay类 :


public class AliPay extends Payment {
    public String getName() {
        return "支付宝";
    }
    protected double queryBalance(String uid) {
        return 900;
    }
}


京东白条JDPay 类 :


public class JDPay extends Payment {
    public String getName() {
        return "京东白条";
    }
    protected double queryBalance(String uid) {
        return 500;
    }
}


微信支付 WechatPay类 :


public class WechatPay extends Payment {
    public String getName() {
        return "微信支付";
    }
    protected double queryBalance(String uid) {
        return 263;
    }
}


银联支付 UnionPay 类 :


public class UnionPay extends Payment {
    public String getName() {
        return "银联支付";
    }
    protected double queryBalance(String uid) {
        return 120;
    }
}


创建支付状态的包装类 MsgResult:


public class MsgResult {
    private int code;
    private Object data;
    private String msg;
    public MsgResult(int code, String msg, Object data) {
        this.code = code;
        this.data = data;
        this.msg = msg;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "MsgResult{" +
                "code=" + code +
                ", data=" + data +
                ", msg='" + msg + '\'' +
                '}';
    }
}


创建支付策略管理类 :


public class PayStrategy {
    public static  final String ALI_PAY = "AliPay";
    public static  final String JD_PAY = "JdPay";
    public static  final String WECHAT_PAY = "WechatPay";
    public static  final String UNION_PAY = "UnionPay";
    public static  final String DEFAULT_PAY = ALI_PAY;
    private static Map<String,Payment> strategy = new HashMap<String,Payment>();
    static {
        strategy.put(ALI_PAY,new AliPay());
        strategy.put(JD_PAY,new JDPay());
        strategy.put(WECHAT_PAY,new WechatPay());
        strategy.put(UNION_PAY,new UnionPay());
    }
    public static Payment get(String payKey){
        if(!strategy.containsKey(payKey)){
            return strategy.get(DEFAULT_PAY);
        }
        return strategy.get(payKey);
    }
}


创建订单 Order 类 :


public class Order {
    private String uid;
    private String orderId;
    private double amount;
    public Order(String uid, String orderId, double amount) {
        this.uid = uid;
        this.orderId = orderId;
        this.amount = amount;
    }
    public MsgResult pay(){
        return pay(PayStrategy.DEFAULT_PAY);
    }
    public MsgResult pay(String payKey){
        Payment payment = PayStrategy.get(payKey);
        System.out.println("欢迎使用" + payment.getName());
        System.out.println("本次交易金额为" + amount + ",开始扣款");
        return payment.pay(uid,amount);
    }
}


测试代码 :


public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Order order = new Order("1","2020031401000323",324.5);
        System.out.println(order.pay(PayStrategy.UNION_PAY));
    }
}


运行结果 :


欢迎使用银联支付
本次交易金额为324.5,开始扣款
MsgResult{code=500, data=余额不足, msg='支付失败'}


希望通过大家耳熟能详的业务场景来举例,让小伙伴们更深刻地理解策略模式。希望小伙伴们在面

试和工作体现出自己的优势。

目录
相关文章
|
存储 弹性计算 缓存
阿里云服务器s6怎么样?CPU性能参数对照表出炉
阿里云服务器S6处理器性能评测及共享型CPU说明,CPU采用Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY,主频2.5 GHz,睿频3.2 GHz
1559 0
阿里云服务器s6怎么样?CPU性能参数对照表出炉
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云AI数智鉴密:AI 生成内容如何拿到一张"防篡改的身份证"
隐形水印 + C2PA签名:让AI生成内容“持证上岗”。
1105 0
|
12天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
本文聚焦阿里云2026年推出的三款自研AI办公产品,清晰拆解千问办公、Qoder Teams、Qoder CN的差异化定位与能力边界:千问办公主打职场全场景提效,支持自然语言指令一键完成PPT生成、数据分析等高频办公任务;Qoder Teams面向程序员团队,深度整合AI代码生成、团队协同与企业知识库能力;Qoder CN则专为金融、政务等强合规场景打造,实现数据不出境与VPC私有化部署。文章同步给出分场景选型指南与最新活动定价,帮助不同类型的企业按需组合产品,实现业务岗、研发岗与强合规场景的AI能力全覆盖。
3696 3
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
|
24天前
|
人工智能 缓存 前端开发
DeepSeek Harness 首发实测 + 入门教程,夯爆了!梁神我错了
DeepSeek Harness + DeepSeek V4 Pro 项目实战保姆级教程!手把手带你从零安装开源 AI 编程工具,开发架构图、知识讲解网站、3D 网页游戏、全栈 AI 应用 4 个项目,覆盖运行模式选择、插件安装与开发,看看能不能对标 Claude。
13490 93
DeepSeek Harness 首发实测 + 入门教程,夯爆了!梁神我错了
|
17天前
|
Web App开发 人工智能 API
16 个超火的 DeepSeek Harness 插件,大肥鱼已经落后 N 个版本了。。。
DeepSeek Harness 精选插件推荐合集,从图片识别、浏览器操控、多 Agent 协作到手机远程控制,一口气带你看完 DSH 社区热门的十几个插件,覆盖技能扩展、UI 界面增强、整活玩法三大类,让你的鲸鱼变得更强。
1962 5
|
3天前
|
人工智能 运维 BI
阿里云千问办公QwenWork深度解析:基于Qwen3.8,六大核心能力重构企业全自动化工作流与计费选型指南
传统AI办公工具大多停留在对话问答、文档摘要、简单文案生成层面,只能完成单点碎片化任务,无法自主拆解复杂业务流程,很难串联多工具、多文档、外部业务系统完成端到端完整工作交付。很多企业在落地AI办公的时候,需要组合多款不同工具,来回切换界面,手动复制粘贴中间结果,智能化改造落地门槛居高不下。千问办公QwenWork是整合多款智能体产品能力打造的一体化企业办公智能体平台,底层基座依托Qwen3.8大模型,打通桌面端Agent、云端Agent、企业协同Agent三种运行形态,不再局限简单问答,接收业务目标之后自主拆解任务步骤,调用各类工具,处理文档、表格、浏览器自动化、数据查询,直接输出可交付的办公
937 0
|
12天前
|
人工智能 Linux iOS开发
Ollama使用教程:Ollama官网下载、Ollama本地部署大模型(2026最新)
Ollama 是一款免费开源的本地大模型运行工具,支持在 Windows/macOS/Linux 上离线运行 Qwen、DeepSeek、Llama 等主流开源模型,数据不出本机、隐私安全。提供 OpenAI 兼容 API,命令行一键拉取/运行/管理模型,无需联网,无调用限制,是开发者与 AI 爱好者部署本地 AI 助手的理想选择。(239 字)
|
9天前
|
人工智能 并行计算 数据可视化
秋叶ComfyUI-AKI最新整合包|完整部署教程+核心指令手册
秋叶ComfyUI-AKI一键整合包,国内适配最优、稳定性最强的商用/学习级版本:全封装虚拟环境、预装90%常用节点、内置绘世启动器与成熟工作流,免配置、零依赖、解压即用,完美兼顾新手入门与专业批量生产需求。(239字)

热门文章

最新文章