大多数问题都可以使用多种方法来解决。通常来说，没有公认最适合所有场景的算法。
一些不同的评判标准能帮助我们为不同的场景选择不同的排序算法，其中应该考虑的有以下几个：
需要排序的元素数量：这被称为输入大小。当输入较少时，几乎所有排序算法的表现都很好，但对于大量输入，只有部分算法具有不错的性能。
算法的最佳/平均/最差时间复杂度：时间复杂度是算法运行完成所花费的（大致）时间长短，不考虑系数和低阶项 ① 。这是选择算法的最常见标准，但这个标准并不总是那么充分。
算法的空间复杂度：空间复杂度是充分地运行一个算法所需要的（大致）物理内存量。在我们处理大数据或在嵌入式系统（通常内存有限）中工作时，这个因素非常重要。
算法的稳定性：在执行一个排序算法之后，如果能保持相等值元素原来的先后相对次序，则认为它是稳定的。
算法的代码实现复杂度：如果两个算法具有相同的时间/空间复杂度，并且都是稳定的，那么知道哪个算法更易于编码实现和维护也是很重要的。
策略模式（Strategy pattern）鼓励使用多种算法来解决一个问题，其杀手级特性是能够在运行时透明地切换算法（客户端代码对变化无感知）。
15.1 现实生活的例子
去机场赶飞机是现实中使用策略模式的一个恰当例子。
15.2 软件的例子
Python 的 sorted() 和 list.sort() 函数是策略模式的例子。两个函数都接受一个命名参数 key，这个参数本质上是实现了一个排序策略的函数的名称。
pprint 模块用于美化输出一个数据结构， attrgetter 用于通过属性名访问 class 或 namedtuple 的属性。也可以使用一个 lambda 函数来替代使用 attrgetter，但作者觉得 attrgetter 的可读性更高。
import pprint
from collections import namedtuple
from operator import attrgetter
if __name__ == '__main__':
ProgrammingLang = namedtuple('ProgrammingLang', 'name ranking')
stats = (('Ruby', 14), ('Javascript', 8), ('Python', 7),
('Scala', 31), ('Swift', 18), ('Lisp', 23))
lang_stats = [ProgrammingLang(n, r) for n, r in stats]
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=5)
pp.pprint(sorted(lang_stats, key=attrgetter('name')))
print()
pp.pprint(sorted(lang_stats, key=attrgetter('ranking')))
Java API 也使用了策略设计模式。java.util.Comparator 是一个接口，包含一个 compare() 方法，该方法本质上是一个策略，可传给排序方法，比如 Collections.sort 和 Arrays.sort。
15.3 应用案例
一般来说，不论何时希望动态、透明地应用不同算法，策略模式都是可行之路。这里所说不同算法的意思是，目的相同但实现方案不同的一类算法。这意味着算法结果应该是完全一致的，但每种实现都有不同的性能和代码复杂性。
策略模式并不限于排序问题，也可用于创建各种不同的资源过滤器（身份验证、日志记录、数据压缩和加密等）。
策略模式的另一个应用是创建不同的样式表现，为了实现可移植性（例如，不同平台之间断行的不同）或动态地改变数据的表现。
另一个值得一提的应用是模拟；例如模拟机器人，一些机器人比另一些更有攻击性，一些机器人速度更快，等等。机器人行为中的所有不同之处都可以使用不同的策略来建模。
15.4 实现
在函数非一等公民的语言中，每个策略都要用一个不同的类来实现。
在 Python 中，我们可以把函数看作是普通的变量，这就简化了策略模式的实现。
假设我们要实现一个算法来检测在一个字符串中是否所有字符都是唯一的。
import time
SLOW = 3 # 单位为秒
LIMIT = 5 # 字符数
WARNING = 'too bad, you picked the slow algorithm :('
# 算法一的子方法，返回所有相邻字符对的一个序列 seq
def pairs(seq):
n = len(seq)
for i in range(n):
yield seq[i], seq[(i + 1) % n]
# 算法一，它接受一个字符串参数 s，如果该字符串中所有字符都是唯一的，则返回 True；否则，返回 False
def allUniqueSort(s):
if len(s) > LIMIT:
print(WARNING)
time.sleep(SLOW) # 假设该算法在大于 LIMIT 个字符时效率低
srtStr = sorted(s)
for (c1, c2) in pairs(srtStr):
if c1 == c2:
return False
return True
# 算法二
def allUniqueSet(s):
if len(s) < LIMIT:
print(WARNING)
time.sleep(SLOW) # 假设该算法在小于 LIMIT 个字符时效率低
return True if len(set(s)) == len(s) else False
# 接受一个输入字符串 s 和一个策略函数 strategy
def allUnique(s, strategy):
return strategy(s)
# 输入待检测字符唯一性的单词，选择要使用的策略
def main():
while True:
word = None
while not word:
word = input('Insert word (type quit to exit)> ')
if word == 'quit':
print('bye')
return
strategy_picked = None
strategies = {'1': allUniqueSet, '2': allUniqueSort}
while strategy_picked not in strategies.keys():
strategy_picked = input('Choose strategy: [1] Use a set, [2] Sort and pair> ')
try:
strategy = strategies[strategy_picked]
print('allUnique({}): {}'.format(word, allUnique(word, strategy)))
except KeyError as err:
print('Incorrect option: {}'.format(strategy_picked))
if __name__ == '__main__':
main()
通常，我们想要使用的策略不应该由用户来选择。策略模式的要点是可以透明地使用不同的算法。
我们的代码有两种常见用户。一种是最终用户，他们不应该关心代码中发生的事情。另一类用户是其他开发人员。假设我们想创建一个供其他开发人员使用的 API。如何做到让他们不用关心策略模式？一个提示是考虑在一个公用类（例如，AllUnique）中封装两个函数。这样，其他开发人员只需要创建一个 AllUnique 类实例，并执行单个方法，例如 test()。