状态模式
状态模式主要解决的是，当控制一个对象状态转换的条件表达式过于复杂时的情况。把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类当中，减少相互间的依赖，可以把复杂的判断逻辑简化。
状态模式是一种行为模式，在不同的状态下有不同的行为，它将状态和行为解耦。
状态模式的好处是，将与特定状态相关的行为局部化，并且将不同状态的行为分割开来
。这样这些对象就可以不依赖于其他对象而独立变化了，未来增加或修改状态流程，就不是困难的事了。
状态机
状态机，全称有限状态机（finite-state machine，缩写：FSM），又称有限状态自动机（finite-state automaton，缩写：FSA），是现实事物运行规则抽象而成的一个数学模型，并不是指一台实际机器。状态机是图灵机的一个子集。它是一种认知论。从某种角度来说，我们的现实世界就是一个有限状态机。
有限状态机包含五个重要部分：
- 初始状态值 (initial state)
- 有限的一组状态 (states)
- 有限的一组事件 (events)
- 由事件驱动的一组状态转移关系 (transitions)
- 有限的一组最终状态 (final states)
更简洁的总结，就三个部分：
- 状态 State
- 事件 Event
- 转换 Transition
同一时刻，只可能存在一个状态。例如，人有 “睡着” 和 “醒着” 两个状态，同一时刻，要么 “睡着” 要么 “醒着”，不可能存在 “半睡半醒” 的状态。
逻辑学中说，现实生活中描述的事物都可以抽象为命题。命题本质上就是状态机的 State，Event 就是命题的条件，通过命题和条件推导过程。而 Transition 就是命题推导完成的结论。
所以当我们拿到需求的时候，首先要分离出哪些是已知的命题（State），哪些是条件（Event），哪些是结论（Transition）。而我们要通过这些已知命题和条件，推导出结论的过程。