有人能用外行的话解释一下吗?

设计模式并不是真正的“门外汉”概念，但我将尽量使其清楚。任何设计模式都可以从三个维度来考虑:

模式解决的问题; 模式的静态结构(类图); 模式的动态(序列图)。

让我们比较国家和战略。

模式解决的问题

State有两种用法[GoF book p. 306]:

An object's behavior depends on its state, and it must change its behavior at run-time depending on that state. Operations have large, multipart conditional statements that depend on the object's state. This state is usually represented by one or more enumerated constants. Often, several operations will contain this same conditional structure. The State pattern puts each branch of the conditional in a separate class. This lets you treat the object's state as an object in its own right that can vary independently from other objects.

如果您希望确保您确实存在状态模式解决的问题，那么您应该能够使用有限状态机对对象的状态进行建模。你可以在这里找到一个应用的例子。

每个状态转换都是state接口中的一个方法。这意味着对于设计来说，在应用此模式之前必须非常确定状态转换。否则，如果您添加或删除转换，则需要更改接口和实现它的所有类。

我个人认为这种模式并不有用。您总是可以使用查找表实现有限状态机(这不是面向对象的方法，但它工作得非常好)。

策略用于以下[GoF书第316页]:

many related classes differ only in their behavior. Strategies provide a way to configure a class with one of many behaviors. you need different variants of an algorithm. For example, you might define algorithms reflecting different space/time trade-offs. Strategies can be used when these variants are implemented as a class hierarchy of algorithms [HO87]. an algorithm uses data that clients shouldn't know about. Use the Strategy pattern to avoid exposing complex, algorithm-specific data structures. a class defines many behaviors, and these appear as multiple conditional statements in its operations. Instead of many conditionals, move related conditional branches into their own Strategy class.

在哪里应用Strategy的最后一种情况与称为用多态性替换条件的重构有关。

总结:国家和战略解决的问题完全不同。如果您的问题不能用有限状态机建模，那么可能的状态模式就不合适。如果您的问题不是关于封装复杂算法的变体，那么Strategy就不适用。

模式的静态结构

State具有以下UML类结构:

Strategy具有以下UML类结构:

总结:就静态结构而言，这两种模式基本相同。事实上，像这样的模式检测工具认为“的结构 […]模式是相同的，禁止他们 通过自动过程进行区分(例如，不引用 到概念信息)。”

但是，如果ConcreteStates自己决定状态转换(参见上图中的“可能决定”关联)，那么就会有很大的不同。这导致了具体状态之间的耦合。例如(请参阅下一节)，状态A决定到状态b的转换。如果Context类决定到下一个具体状态的转换，这些依赖关系就消失了。

模式的动态性

正如上面的Problem部分所提到的，State意味着行为在运行时根据对象的某些状态而改变。因此，状态转换的概念适用于有限状态机的关系。[GoF]提到转换可以定义在ConcreteState子类中，也可以定义在一个集中的位置(比如基于表的位置)。

让我们假设一个简单的有限状态机:

假设子类决定状态转换(通过返回下一个状态对象)，动态看起来像这样:

为了展示《战略》的动态，我们可以借用一个真实的例子。

Summary: Each pattern uses a polymorphic call to do something depending on the context. In the State pattern, the polymorphic call (transition) often causes a change in the next state. In the Strategy pattern, the polymorphic call does not typically change the context (e.g., paying by credit card once doesn't imply you'll pay by PayPal the next time). Again, the State pattern's dynamics are determined by its corresponding fininte state machine, which (to me) is essential to correct application of this pattern.

策略表示“做”某事的对象，具有相同的开始和结束结果，但内部使用不同的方法。在这个意义上，它们类似于表示动词的实现。状态模式OTOH使用的对象“是”某种东西——操作的状态。虽然它们也可以表示对该数据的操作，但它们更类似于名词的表示，而不是动词的表示，并且是为状态机定制的。

这是一个相当老的问题，但我也在寻找同样的答案，这就是我所发现的。

对于状态模式，让我们考虑一个中间播放器播放按钮的例子。当我们开始播放时，它开始播放，并让上下文意识到它正在播放。每次客户端想要执行播放操作时，他都会检查播放器的当前状态。现在客户端知道对象的状态是通过上下文对象播放的，所以他调用暂停状态对象的动作方法。客户端实现状态的部分以及它需要在什么状态上执行操作的部分可以被自动化。

https://www.youtube.com/watch?v=e45RMc76884 https://www.tutorialspoint.com/design_pattern/state_pattern.htm

在策略模式的情况下，类图的安排与状态模式相同。客户来此安排做一些操作。也就是说，不同的算法取代了不同的状态，比如需要对模式进行不同的分析。在这里，客户端告诉上下文它想做什么，用什么算法(业务定义的自定义算法)，然后执行。

https://www.tutorialspoint.com/design_pattern/strategy_pattern.htm

两者都实现了开闭原则，因此开发人员可以向状态模式和新算法中添加新的状态。

但不同之处在于它们使用的是基于对象状态执行不同逻辑的状态模式。在战略的案例中有不同的逻辑。

不同之处在于它们解决的问题不同:

State模式处理对象(处于)什么(状态或类型)——它封装了依赖状态的行为，而 策略模式处理对象如何执行特定任务——它封装了一个算法。

然而，实现这些不同目标的结构非常相似;这两种模式都是带有委托的组合示例。

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关于它们的优点:

通过使用State模式，状态保持(上下文)类不再知道它是什么状态或类型以及可用的状态或类型。这意味着类遵循开闭设计原则(OCP):类对状态/类型的更改是关闭的，但是状态/类型对扩展是开放的。

By using the Strategy pattern the algorithm-using (context) class is relieved from knowledge of how to perform a certain task (-- the "algorithm"). This case also creates an adherence to the OCP; the class is closed for changes regarding how to perform this task, but the design is very open to additions of other algorithms for solving this task. This likely also improves the context class' adherence to the single responsibility principle (SRP). Further the algorithm becomes easily available for reuse by other classes.

策略:策略是固定的，通常由几个步骤组成。(排序只构成了一个步骤，因此是一个非常糟糕的例子，因为它太原始了，无法理解此模式的目的)。 策略中的“主”例程调用了一些抽象方法。如。“进入房间策略”，“main-method”是goThroughDoor()，它看起来像:approachDoor()， if (locked()) openLock();openDoor ();enterRoom ();把();closeDoor ();if (wasLocked()) lockDoor();

现在，这个通用“算法”的子类可以实现该算法的步骤，该算法用于通过可能锁着的门从一个房间移动到另一个房间。

换句话说，策略子类化不会改变基本算法，只会改变单个步骤。

上面是一个模板方法模式。现在把属于一起的步骤(解锁/锁定和打开/关闭)放到它们自己的实现对象中，并委托给它们。例如，带钥匙的锁和带码卡的锁是两种锁。将策略委托给“Step”对象。现在您有了一个策略模式。

状态模式是完全不同的东西。

你有一个包装对象和被包装的对象。被包装的是“状态”。状态对象只能通过它的包装器访问。现在您可以随时更改包装对象，因此包装器似乎可以更改其状态，甚至更改其“类”或类型。

E.g. you have a log on service. It accepts a username and a password. It only has one method: logon(String userName, String passwdHash). Instead of deciding for itself whether a log on is accepted or not, it delegates the decision to a state object. That state object usually just checks if the user/pass combination is valid and performs a log on. But now you can exchange the "Checker" by one that only lets priviledged users log on (during maintanace time e.g.) or by one that lets no one log on. That means the "checker" expresses the "log on status" of the system.

最重要的区别是:当你选择了一种策略，你要坚持它，直到你完成它。这意味着你调用它的“主方法”，只要它在运行，你就永远不会改变策略。OTOH在系统运行时的状态模式情况下，您可以随意更改您认为合适的状态。

In Strategy pattern while implementing searching , we can have multiple strategies of searching e.g NaiveStrategy(), KMPStrategy() or RabinKarp() Strategy. These are all independent and there are somewhat stable choices. And most important, strategies can't shift from one another. Only Context is able to change strategies. State Pattern on the other hand is based on concept of Finite-State Machines. The states can transition from one another. Here states are less stable as compared to the strategies. And one thing, each concrete state maintains a reference to context and hence is able to transition to another state.

因此，关键在于在策略中，只有上下文可以设置策略，而在状态模式下，状态可以转换到其他状态。在策略模式中，策略彼此不知道。而在状态模式中，状态并不是不知道彼此，并且在它们维护对上下文对象的引用时允许转换。

“策略使这些对象完全独立，彼此不知道。然而，State不限制具体状态之间的依赖关系，允许它们随意改变上下文的状态。”

参考资料:https://refactoring.guru/design-patterns/strategy