简而言之，使用策略模式，我们可以动态地设置一些行为，使用状态模式，我们可以确定，对象将随着状态的变化而在内部改变其行为。

用外行的话来说，

在策略模式中，没有状态或所有状态相同。 每个人都有不同的方法来完成一项任务，就像不同的医生用不同的方法来治疗同一种疾病，同一种状态的同一病人。

在state Pattern中，主观上存在状态，如患者当前的状态(如高温或低温)，据此决定下一步的行动(药物处方)。一个状态可以导致另一个状态，因此存在状态之间的依赖关系(技术上来说是组合)。

如果我们从技术上试图理解它，基于两者的代码比较，我们可能会失去情境的主观性，因为两者看起来非常相似。

老实说，这两种模式在实践中非常相似，它们之间的定义差异往往取决于你问谁。一些流行的选择是:

状态存储对包含它们的上下文对象的引用。战略则不然。 状态可以替换自己(IE:将上下文对象的状态更改为其他状态)，而策略则不能。 策略作为参数传递给上下文对象，而状态由上下文对象本身创建。 策略只处理一个特定的任务，而状态为上下文对象所做的所有(或几乎所有)事情提供底层实现。

一个“经典”的实现将匹配列表中的每个道具的状态或策略，但你也会遇到混合了两者的情况。具体是国家层面的还是战略层面的，最终是一个主观问题。

当你有一个可以分为两个任务的项目时:

任务1:您可以使用两种不同的算法之一来完成:alg1, alg2

任务2:您可以使用三种不同的算法之一来完成:alg3, alg4, alg5

Alg1和alg2是可互换的;Alg3、alg4和alg5是可以互换的。

在任务1和任务2中选择哪种算法取决于状态:

状态1:任务1中需要alg1，任务2中需要alg3

状态2:任务1中需要alg2，任务2中需要alg5

上下文可以将状态对象从状态1更改为状态2。然后，您的任务将由alg2和alg5完成，而不是alg1和alg3。

您可以为任务1或任务2添加更多可互换的算法。这就是战略模式。

你可以在任务1和任务2中使用不同的算法组合获得更多的状态。状态模式允许从一种状态切换到另一种状态，并执行不同的算法组合。

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。

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。