Composite組合模式是一種“數據結構”模式
- 常常有一些組件在內部具有特定的數據結構。如果讓客戶程序依賴這些特定的數據結構,將極大地破壞組件的複用。這時候,將這些特定數據結構封裝在內部,在外部提供統一的接口,來實現與特定數據結構無關的訪問,是一種行之有效的解決方案
動機
- 軟件在某些情況下, 客戶代碼過多地依賴於對象容器複雜地內部實現結構。對象容器內部實現結構(而非抽象接口)的變化將引起客戶代碼的頻繁變化,帶來了代碼維護性、擴展性的弊端
- 如何將“客戶代碼與複雜的對象容器結構”解耦?讓對象容器自己來實現自身的複雜結構,從而使得客戶代碼就像處理簡單對象一樣來處理複雜的對象容器?
定義
- 將對象組合成樹形結構以表示“部分-整體”的層次結構。Composite使得用戶對單個對象和組合對象的使用具有一致性(穩定)
結構
代碼對比
composite.cpp
#include <iostream>
#include <list>
#include <string>
#include <algorithm>
using namespace std;
//抽象接口
class Component
{
public:
virtual void process() = 0;
virtual ~Component(){}
};
//樹節點
class Composite : public Component{
string name;
list<Component*> elements;
public:
Composite(const string & s) : name(s) {}
void add(Component* element) {
elements.push_back(element);
}
void remove(Component* element){
elements.remove(element);
}
void process(){
//1. process current node
//2. process leaf nodes
for (auto &e : elements)
e->process(); //多態調用、遞歸
}
};
//葉子節點
class Leaf : public Component{
string name;
public:
Leaf(string s) : name(s) {}
void process(){
//process current node
}
};
void Invoke(Component & c){
//...
c.process();
//...
}
int main()
{
Composite root("root");
Composite treeNode1("treeNode1");
Composite treeNode2("treeNode2");
Composite treeNode3("treeNode3");
Composite treeNode4("treeNode4");
Leaf leat1("left1");
Leaf leat2("left2");
root.add(&treeNode1);
treeNode1.add(&treeNode2);
treeNode2.add(&leaf1);
root.add(&treeNode3);
treeNode3.add(&treeNode4);
treeNode4.add(&leaf2);
process(root);
process(leaf2);
process(treeNode3);
}
對比
- 程序定義了一個抽象接口
Component
類,樹結點Composite
和葉子結點Left
繼承抽象接口Component
類。樹結點Composite
內部定義了一個list
容器,用於儲存子樹,process
方法實現了Composite
和Leaf
的多態遞歸調用(樹結點就會遞歸)
- 不論是根結點、樹結點、還是葉子結點,其
process
的方式都是一樣的(即Composite模式處理樹形對象的一致性)。如果不作多態的調用,就要針對不同的類進行分別處理,即針對具體的數據結構進行處理。這樣做是不可取的。
要點總結
- Composite模式採用樹形結構來實現普遍存在的對象容器,從而將“一對多”的關係轉換爲“一對一”的關係,使得客戶代碼可以一致地(複用)處理對象和對象容器,無需關心處理的是單個的對象,還是組合的對象容器
- 將“客戶代碼與複雜的對象容器結構”結構是Composite的核心思想。解耦之後,客戶代碼將與純粹的抽象接口——而非對象容器的內部實現結構——發生依賴,從而更能“應對變化”
- Composite模式在具體實現中,可以讓父對象中的子對象反向追溯;如果父對象有頻繁的遍歷需求,可使用緩存技巧來改善效率