表驱动法

在我们平时的开发中，if else是最常用的条件判断语句。在一些简单的场景下，if else用起来很爽，但是在稍微复杂一点儿的逻辑中，大量的if else就会让别人看的一脸蒙逼。
如果别人要修改或者新增一个条件，那就要在这个上面继续增加条件。这样恶性循环下去，原本只有几个if else最后就有可能变成十几个，甚至几十个。
别说不可能，我就见过有人在React组件里面用了大量的if else，可读性和可维护性非常差。（当然，这个不算if else的锅，主要是组件设计的问题）

这篇文章主要参与自《代码大全2》，原书中使用vb和java实现，这里我是基于TypeScript的实现，对书中内容加入了一些自己的理解。

从一个例子说起

日历

假如我们要做一个日历组件，那我们肯定要知道一年12个月中每个月都多少天，这个我们要怎么判断呢？
最笨的方法当然是用if else啊。

if (month === 1) {
    return 31;
}
if (month === 2) {
    return 28;
}
...
if (month === 12) {
    return 31;
}

这样一下子就要写12次if，白白浪费了那么多时间，效率也很低。
这个时候就会有人想到用switch/case来做这个了，但是switch/case也不会比if简化很多，依然要写12个case啊！！！甚至如果还要考虑闰年呢？岂不是更麻烦？

我们不妨转换一下思维，每个月份对应一个数字，月份都是按顺序的，我们是否可以用一个数组来储存天数？到时候用下标来访问？

const month: number = new Date().getMonth(),
    year: number = new Date().getFullYear(),
    isLeapYear: boolean = year % 4 == 0 && year % 100 != 0 || year % 400 == 0;

const monthDays: number[] = [31, isLeapYear ? 29 : 28, 31, ... , 31];
const days: number = monthDays[month];

概念

看完上面的例子，相信你对表驱动法有了一定地认识。这里引用一下《代码大全》中的总结。

表驱动法就是一种编程模式，从表里面查找信息而不使用逻辑语句。事实上，凡是能通过逻辑语句来选择的事物，都可以通过查表来选择。对简单的情况而言，使用逻辑语句更为容易和直白。但随着逻辑链的越来越复杂，查表法也就愈发显得更具吸引力。

使用表驱动法前需要思考两个问题，一个是如何从表中查询，毕竟不是所有场景都像上面那么简单的，如果if判断的是不同的范围，这该怎么查？
另一个则是你需要在表里面查询什么，是数据？还是动作？亦或是索引？
基于这两个问题，这里将查询分为以下三种：

1. 直接访问
2. 索引访问
3. 阶梯访问

直接访问表

我们上面介绍的那个日历就是一个很好的直接访问表的例子，但是很多情况并没有这么简单。

统计保险费率

假设你在写一个保险费率的程序，这个费率会根据年龄、性别、婚姻状态等不同情况变化，如果你用逻辑控制结构（if、switch）来表示不同费率，那么会非常麻烦。

if (gender === 'female') {
    if (hasMarried) {
        if (age < 18) {
            //
        } else if (age < 65) {
            //
        } else {
            // 
        }
    } else if (age < 18) {
        //
    } else if (age < 65) {
        //
    } else if {
        //
    }
} else {
    ...
}

但是从上面的日历例子来看，这个年龄却是个范围，不是个固定的值，没法用数组或者对象来做映射，那么该怎么办呢？这里涉及到了上面说的问题，如何从表中查询？
这个问题可以用阶梯访问表和直接访问表两种方法来解决，阶梯访问这个后续会介绍，这里只说直接访问表。
有两种解决方法：
1、复制信息从而能够直接使用键值

我们可以给1-17年龄范围的每个年龄都复制一份信息，然后直接用age来访问，同理对其他年龄段的也都一样。这种方法在于操作很简单，表的结构也很简单。但有个缺点就是会浪费空间，毕竟生成了很多冗余信息。

2、转换键值
我们不妨再换种思路，如果我们把年龄范围转换成键呢？这样就可以直接来访问了，唯一需要考虑的问题就是年龄如何转换为键值。
我们当然可以继续用if else完成这种转换。前面已经说过，简单的if else是没什么问题的，表驱动只是为了优化复杂的逻辑判断，使其变得更灵活、易扩展。

enum genders {
    lessThan18 = '<18',
    between18And56 = '18-65',
    moreThan56 = '>65'
}
enum genders {
    female = 0,
    male = 1
}
enum marry = {
    unmarried = 0,
    married = 1
}
const age2key = (age: number): string => {
    if (age < 18) {
        return genders.lessThan18
    }
    if (age < 65) {
        return genders.between18And56
    }
    return genders.moreThan56
}
const premiumRate: {
    [genders: string]: {
        [marry: string]: {
            rate: number
        }
    }
} = {
    [genders.lessThan18]: {
        [genders.female]: {
            [marry.unmarried]: {
                rate: 0.1
            },
            [marry.married]: {
                rate: 0.2
            }
        },
        [genders.male]: {
            [marry.unmarried]: {
                rate: 0.3
            },
            [marry.married]: {
                rate: 0.4
            }
        }
    },
    [genders.between18And56]: {
        [genders.female]: {
            [marry.unmarried]: {
                rate: 0.5
            },
            [marry.married]: {
                rate: 0.6
            }
        },
        [genders.male]: {
            [marry.unmarried]: {
                rate: 0.7
            },
            [marry.married]: {
                rate: 0.8
            }
        }
    },
    [genders.moreThan56]: {
        [genders.female]: {
            [marry.unmarried]: {
                rate: 0.5
            },
            [marry.married]: {
                rate: 0.6
            }
        },
        [genders.male]: {
            [marry.unmarried]: {
                rate: 0.7
            },
            [marry.married]: {
                rate: 0.8
            }
    }
}
const getRate = (age: number, hasMarried: 0 | 1, gender: 0 | 1) => {
     const ageKey: string = age2key(age);
     return premiumRate[ageKey]
        && premiumRate[ageKey][gender]
        && premiumRate[ageKey][gender][hasMarried]
}

索引访问表

我们前面那个保险费率问题，在处理年龄范围的时候很头疼，这种范围往往不像上面那么容易得到key。
我们当时提到了复制信息从而能够直接使用键值，但是这种方法浪费了很多空间，因为每个年龄都会保存着一份数据，但是如果我们只是保存索引，通过这个索引来查询数据呢？
假设人刚出生是0岁，最多能活到100岁，那么我们需要创建一个长度为101的数组，数组的下标对应着人的年龄，这样在0-17的每个年龄我们都储存'<18'，在18-65储存'18-65', 在65以上储存'>65'。
这样我们通过年龄就可以拿到对应的索引，再通过索引来查询对应的数据。
看起来这种方法要比上面的直接访问表更复杂，但是在一些很难通过转换键值、数据占用空间很大的场景下可以试试通过索引来访问。

const ages: string[] = ['<18', '<18', '<18', '<18', ... , '18-65', '18-65', '18-65', '18-65', ... , '>65', '>65', '>65', '>65']
const ageKey: string = ages[age];

阶梯访问表

同样是为了解决上面那个年龄范围的问题，阶梯访问没有索引访问直接，但是会更节省空间。
为了使用阶梯方法，你需要把每个区间的上限写入一张表中，然后通过循环来检查年龄所在的区间，所以在使用阶梯访问的时候一定要注意检查区间的端点。

const ageRanges: number[] = [17, 65, 100],
  keys: string[] = ['<18', '18-65', '>65'],
  len: number = keys.length;
const getKey = (age: number): string => {
  for (let i = 0; i < len; i++) {
    console.log('i', i)
    console.log('ageRanges', ageRanges[i])
    if (age <= ageRanges[i]) {
      return keys[i]
    }
  }
  return keys[len-1];
}

阶梯访问适合在索引访问无法适用的场景，比如如果是浮点数，就无法用索引访问创建一个数组来拿到索引。
在数据量比较大的情况下，考虑用二分查找来代替顺序查找，。
在大多数情况下，优先使用直接访问和索引访问，除非两者实在无法处理，才考虑使用阶梯访问。

从这三种访问表来看，主要是为了解决如何从表中查询，在不同的场景应该使用合适的访问表。

参考资料：

1. 代码大全（第2版）