[設計案例] 生命遊戲 #6, 抽像化 (Abstraction)

摘要提示

• 抽像化: 以一般化概念隔離細節，讓互動只經由共同介面/基底類別進行
• 物件導向關係: 透過繼承與介面，分離「世界」與「生命」的互動契約與具體實作
• Life/World/Cell 架構: 以 Life 為上層抽像，Cell 為特化，World 只依賴 Life
• 一般化與特殊化: 共同特性上移至 Life，差異留在 Cell 等衍生類別中
• 動態聯結: 主程式不改動也能載入新規則/生物，執行期依子類別行為運作
• 生命遊戲擴充: 在原四條規則外加入「感染」機制以驗證抽像化彈性
• 顯示與狀態: DisplayText 以符號呈現生/死/感染，狀態由 WholeLife 推進
• 規則實作: 以鄰居計數與機率運算實現存活、感染、痊癒與死亡
• 主程式角色: GameHost 只建立 Cell 並放入 World，其餘全由抽像互動驅動
• 過度設計反思: 抽像化為變化留彈性，但避免預知未知需求造成不必要複雜度

全文重點

本文以「抽像化」為主軸，說明如何用物件導向的繼承與介面，將系統中會變與不會變的部分適當分離。作者從生活比喻切入：開車的能力是對「車」的抽像理解，能在未來新車上延續使用；反觀軟體若缺乏抽像化，舊版程式難以處理未來格式或功能。回到生命遊戲，作者將「世界與生命如何互動」定為抽像核心，建立 World 與 Life 的契約，並以 Cell 作為 Life 的特化。Life 保存所有生命體的共同特質（所屬世界、座標、顯示方式、生命推進方法等），World 一律以 Life 的抽像來操作，避免耦合到任何具體生命體。

設計上採一般化（generalization）與特殊化（specialization）：共通行為上移至 Life，差異由 Cell 等子類別實作。接著，為驗證抽像化的韌性，作者將生命遊戲原有的四條規則加入「感染」機制：正常細胞有機率被感染、感染會在三次狀態後痊癒、感染期間有死亡機率。畫面以符號區分正常活、感染、死亡的狀態。程式層面，Cell 以屬性 InfectedCount 判定感染狀態，DisplayText 依三態輸出不同符號；WholeLife 迴圈中先計算鄰居數與感染數，依表格決定生死，然後處理感染遞減、死亡機率或感染觸發，並以隨機時間推進。

關鍵在於 World 完全不需知道 Cell 的細節，主程式只負責建立 Cell 並放入 World，其餘皆透過 Life 的抽像互動與動態聯結在執行期運作。這證明在不修改 World/Life 設計的前提下，可以持續擴充規則甚至替換生物型態（下一篇將以草、羊、虎生態系驗證）。最後，作者提醒避免過度設計：為未知需求預留過多機制，往往增加複雜度與成本；正確作法是以穩健的抽像化隔離變化，在需求成形時再以特化擴充，兼顧彈性與開發效率。

段落重點

抽像化的直覺比喻與必要性

以「開車」比喻抽像化：人們掌握的是對車的共同概念（方向盤、油門、煞車），而非品牌或款式細節，因此能在新車上延用能力。反觀軟體若缺抽像化，舊版軟體難處理未來變化（如早期 Word 無法開啟後期檔案）。差異在於抽像層的有無：若互動建立在抽像層，未來變化可被吸納。物件導向藉由繼承與介面嘗試建立這種隔離層，讓互動經由共同契約進行，細節藏於具體實作中。

生命遊戲中的抽像核心：World 與 Life 的契約

釐清問題域：世界是 M×N 棋盤，每格可容納一個生物，生物有狀態並隨時間與環境變化。設計上以 Life 表達所有生命的共性，Cell 作為其特化；World 與生命的互動以 Life 的抽像為依據。以 class diagram 的構想說明：World 不知具體生物，只透過 Life 的介面（如 CurrentWorld、PosX/PosY、DisplayText、GetNextWorldTask 或生命推進方法）互動，使主體邏輯在未知未來生物前仍可先期完成。

一般化與特殊化的結構調整

將原本 Cell 的共通邏輯上移至 Life（generalization），如座標、所屬世界、顯示行為與生命驅動；保留差異於 Cell（specialization），以利未來衍生新生命型態時只需擴充子類別。World 端一律以 Life 操作任何衍生類別，既減少耦合也保證擴充性，達成「未知的 Life 仍能在既有 World 中存活」的目標。

規則擴充：加入感染機制以驗證設計彈性

在原四條生存規則外新增第五條「感染」規則：正常細胞以(1+感染鄰居數×5)% 機率被感染；感染持續三次狀態後痊癒；感染中有 10% 死亡機率。畫面符號上以●為正常存活、◎為感染、○為死亡，能觀察擴散。藉此測試抽像化是否足以支持需求變更，並確保 World/Life 契約不需改動。

具體實作重點：狀態、顯示與生命推進

Cell 新增 InfectedCount 判斷 IsInfected，DisplayText 依生/感染/死輸出不同符號。WholeLife 迴圈流程：計算鄰居活數與感染數；依規則表決定 IsAlive；若已感染則遞減感染次數並檢查死亡機率；若未感染則依感染鄰居數計算感染機率；每步以隨機延遲推進。結尾釋放資源。此變更僅影響子類別邏輯，未觸及 World 對 Life 的抽像互動。

主程式與動態聯結：鬆耦合的執行期擴充

GameHost 僅負責建立 World 與大量 Cell，並將 Cell 放入 World；World 完全以 Life 操作，不含任何對 Cell 的硬依賴。執行期由動態聯結導向 Cell 的覆寫行為，使主程式在設計完成後仍可納入新規則或新生物而不需改動，印證抽像化帶來的可演化性。

避免過度設計：在抽像化與實用性間取捨

作者提醒新手常因「預知未知需求」而過度設計，如為 1+1 預留列印、四則運算模式等，導致複雜度上升與成本浪費。正確策略是：用抽像化隔離變化，維持簡潔契約；待需求成形時透過子類別特化擴充。後續將以草原生態（草、羊、虎）在不改 World/Life 的前提下替換模擬內容，進一步驗證架構的通用性與穩健度。

資訊整理

知識架構圖

1. 前置知識：
   • 物件導向基礎：類別、繼承、介面、抽象化、封裝、多型
   • C# 語言基礎：class/virtual/override、IEnumerable、yield return、Random、TimeSpan
   • UML 類別圖基本閱讀
   • 生命遊戲（Conway’s Game of Life）的規則與棋盤鄰居概念
2. 核心概念：
   • 抽像化（Abstraction）：以 Life 定義「生命」的共同行為與狀態，隔離實作細節
   • 一般化/特殊化（Generalization/Specialization）：共同特性上移至 Life，特殊行為留在衍生類別（如 Cell）
   • 世界與生命的互動協定：World 僅透過 Life 抽象型別溝通（例如 GetNextWorldTask、DisplayText、座標等）
   • 動態聯結/多型：執行期依衍生類別（Cell）的實作執行行為，主程式無需修改
   • 可演化架構：在不改 World/Life 的前提下擴充新規則或新生物（感染規則、草-羊-虎生態）
3. 技術依賴：
   • World 依賴 Life 的抽象契約，不依賴 Cell 細節
   • Cell 繼承 Life，實作具體行為（如 WholeLife 邏輯、DisplayText、感染狀態）
   • 執行流程依賴 IEnumerable/Iterator（yield）驅動生命週期節奏
   • 隨機性與機率判斷（Random、概率方法）影響狀態轉移
4. 應用場景：
   • 生命遊戲、群體行為與生態系模擬（可替換規則與物種）
   • 需高度擴充與變更彈性的系統（插件式架構、規則引擎）
   • 教學示例：展示抽像化、繼承、多型、動態聯結的實戰
   • 面對未明確需求（變更頻繁）時的設計應對

學習路徑建議

1. 入門者路徑：
   • 了解生命遊戲基本規則與棋盤鄰居計算
   • 複習 OOP 四大特性與 C# 基礎語法
   • 先以單一 Cell 規則實作 World + Cell（無抽像化）
   • 觀察改規則時的痛點，理解為何需要抽像化
2. 進階者路徑：
   • 將 Cell 共通邏輯上移至 Life，World 僅依賴 Life
   • 引入 IEnumerable/Iterator 模式（yield）管理週期
   • 練習用類別圖描述 World/Life/Cell 的關係
   • 加入新規則（如感染、痊癒、死亡機率）驗證架構穩定性
3. 實戰路徑：
   • 在不改 World/Life 前提下，新增不同生物類別（如 Herb、Sheep、Tiger）與其交互規則
   • 提煉共用介面或抽象基底（考慮以 interface 與 abstract class 分責）
   • 加入可配置的規則來源（例如 JSON 策略），驗證擴充性
   • 撰寫單元測試覆蓋鄰居計算、機率事件、狀態轉移

關鍵要點清單

• 抽像化（Abstraction）：用 Life 表達生命的共同概念，隔離具體實作與細節（優先級: 高）
• 一般化與特殊化：共通上移、差異下放，確保結構清晰可演化（優先級: 高）
• 依賴抽象而非具體：World 只認得 Life，不認得 Cell，降低耦合（優先級: 高）
• 動態聯結/多型：執行期選擇正確的衍生行為，支援規則/物種擴充（優先級: 高）
• 生命週期驅動：以 IEnumerable/yield 實作 WholeLife，統一時序與狀態流（優先級: 中）
• 規則封裝：將生存、死亡、復活、感染等規則封裝於衍生類別（優先級: 高）
• 狀態建模：IsAlive、IsInfected、InfectedCount 等明確狀態與轉移（優先級: 中）
• 鄰居計算：FindNeighbors 與鄰居數量驅動狀態決策（優先級: 高）
• 機率事件處理：InProbability 與隨機性帶來非決定性（優先級: 中）
• 顯示分離：DisplayText 僅負責表達狀態，不污染邏輯（優先級: 中）
• 可擴充性驗證：新增「感染規則」而不改 World/Life，實證設計品質（優先級: 高）
• 單一職責：World 管理空間與時序，Life/Cell 管理行為與狀態（優先級: 高）
• 需求變更策略：避免過度設計，先抽像化契約，再以最小成本試擴充（優先級: 高）
• 測試導向演進：以測試保護鄰居計算與轉移規則，支撐重構（優先級: 中）
• UML 輔助溝通：以類別圖釐清 World-Like-Cell 關係與依賴（優先級: 低）