程序复杂性度量
mccabe度量法

mccabe度量法McCabe度量法是一种对代码来说必不可少的质量检查工具。
这一质量检查工具可以让程序员能够清楚地访问和测量代码质量,进而提高程序代码的可读性、可维护性和可靠性。
它有助于提高代码的可重复性和可比较性,以达到质量的最终目标。
McCabe度量法是一种衡量某一特定程序的复杂性度量方法,它被称为“McCabe级别”,因为它由美国软件工程师Thomas J. McCabe,Sr.于1976年发明。
这种度量方法通过计算代码中可能出现的支线及其分支,来测量该程序的复杂性。
这项技术可以帮助程序员了解他们的代码有多复杂,因此可以采取改进的措施改善其可读性,可理解性和可维护性。
McCabe度量法可以通过计算每一个程序函数的入口和出口来计算程序的复杂性。
这一计算的精度取决于它所计算的模块的大小,也就是所谓的“类型数”。
例如,编写一个模块具有10种类型的指令,McCabe计算公式会计算它有11个不同的路径(10种指令加一个路径从入口到出口)。
从理论上讲,程序越复杂,模块中的类型数就越多,因此McCabe度量法的精度也越高。
McCabe度量法的优点在于它的简单性和可扩展性,可以用于许多语言,包括Java、C#和C++,而且可以被用来测量一个非常大的程序,能够有效节省量化复杂度的时间耗费,而这也是测量大型程序的最佳方式。
McCabe度量法在测量程序复杂度方面,具有较高的可信度,即使大型程序也是如此。
此外,McCabe度量法也可以用于识别潜在的错误点,以帮助程序员改进设计。
McCabe度量法的缺点也值得一提,它有一定的限制它无法识别算法的复杂性,而只能识别该算法的实现上的复杂性,这意味着它不能有效识别在产生正确结果的同时使程序变得非常复杂的情况。
还有,McCabe度量法不能识别类的复杂性,而且在大型程序复杂度测量时,它也只能测量某一部分程序,而不能测量整个程序。
总而言之,McCabe度量法是一种有效的质量检查工具,它可以帮助程序员识别和测量程序中的复杂性,从而提高程序代码的可读性、可维护性和可靠性。
程序复杂性度量

程序复杂性度量程序复杂性主要指模块内程序的复杂性。
它直接关联到软件开发费用的多少,开发周期的长短和软件内部潜伏错误的多少。
同时它也是软件可理解性的另一种度量。
减少程序复杂性,可提高软件的简单性和可理解性,并使软件开发费用减少,开发周期缩短,软件内部潜藏错误减少一、代码行度量法度量程序的复杂性,最简单的方法就是统计程序的源代码行数。
此方法基于两个前提:(1)程序复杂性随着程序规模的增加不均衡地增长;(2)控制程序规模的方法最好是采用分而治之的办法。
将一个大程序分解成若干个简单的可理解的程序段。
方法的基本考虑是统计一个程序模块的源代码行数目,并以源代码行数做为程序复杂性的度量。
若设每行代码的出错率为每100行源程序中可能有的错误数目,例如每行代码的出错率为1%,则是指每100行源程序中可能有一个错误。
Thayer曾指出,程序出错率的估算范围是从0.04%~7%之间,即每100行源程序中可能存在0.04~7个错误。
他还指出,每行代码的出错率与源程序行数之间不存在简单的线性关系。
Lipow进一步指出,对于小程序,每行代码的出错率为1.3%~1.8%;对于大程序,每行代码的出错率增加到2.7%~3.2%之间,但这只是考虑了程序的可执行部分,没有包括程序中的说明部分。
Lipow及其他研究者得出一个结论:对于少于100个语句的小程序,源代码行数与出错率是线性相关的。
随着程序的增大,出错率以非线性方式增长。
所以,代码行度量法只是一个简单的,估计得很粗糙的方法。
二、McCabe度量法McCabe度量法是一种基于程序控制流的复杂性度量方法。
McCabe定义的程序复杂性度量值又称环路复杂度,它基于一个程序模块的程序图中环路的个数。
如果把程序流程图中每个处理符号都退化成一个结点,原来联结不同处理符号的流线变成连接不同结点的有向弧,这样得到的有向图就叫做程序图。
计算有向图G的环路复杂性的公式:V(G)=m-n+2其中,V(G)是有向图G中的环路个数,m是图G中有向弧个数,n是图G中结点个数。
基于McCabe的软件复杂性度量与控制策略

( p r n f o p t c n e& T cn lg ,i igCoee M e h u5 4 1, ia Deat t m ue Si c me o C r e eh o yJ y Ug, i o 10 5 Ch ) o an z n
p e t s rs n c o d n u n i t e a a s f ot r o l xt . e s a e a uc n f c O h g u l e eo me t lx y i p ee t c r ig t q a t a v n l i o f i a o ti y s s wa e c mp e y Th t t g h g i g e e t i h q a t d v l p n . i r y s H t i y
性 无 关 环 的 个数 。即 有 向图 G 中 的 孤 数 m 与 结 点 数 n的差 再加
上分离部分 的数 目P 。计算公式定义为 VG = - + 。 ()m n p 对 于一 个 正 常 的 程 序 来说 ,其 程 序 图是 连 通 的 ,也 就 是 说 P
近 出 口点 的 ) ,'i 站 tf . 1
的值 取 1但 通 常 情 况 下 不 是 强 连 通 的 。 因 为从 图 中较 低 的 ( 靠 , 较
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画 一 条 虚 弧 , 程 序 图必 然 成 为 强 连 通 有 向 图 。理 由 是 : ) 入 则 ( 从 1 点 ; ) 过 从 出 口点 到 入 口点 的弧 , 以从 出 口点 到 达 入 口点 。 ( 经 3 可
摘 要 : 件 复 杂 性 度 量 与控 制 是 软 件 开 发 面 临 的 主要 问题 。 文通 过 对 软 件 复 杂性 的 定 量分 析 。 出 了软 件 复 杂性 的 控 制 策略 , 策 软 本 提 该 略对 开发 高质 量 、 高可 靠性 与 高 可维 护 性 软 件 有 一 定 的指 导作 用 。 关 键 词 : C b ; 件 ; 杂 性 ; 量 ; 制 Mc ae 软 复 度 控
基于过程蓝图的程序环路复杂性度量方法

i iht ep g a fr t n rq i db h t c b tat m h b tati lme tsr cu edarm ,t n n whc h r rm i o mai eur ytemer si a srce f o n o e i s d r tea src o mpe n tu tr i a g e r h i— pe nainrp ee tt no h r c u le r t rpaig te t dt n li o main a srcin b s n t nr l lme tt e rsna i fte p e r bup n , e lc h r io a n r t b ta t a e o h c t o o o d e i n a i f o o d e o o l f w rp . i tcnq ecnaodtep oe s f n lzn es n xo rg a a dcn t ci h nr l o g a h o ga h Ths eh iu a v i h rcs ay igt y t oa h a fh p r t e o m n sr t tec t w rp o u n g o o f l S ta t rc s f h O h t h po eso t eme s r i i l e a di i a s rt ei lme t n e a u n ss i g mpid n i f tse i O b mpe ne a dmo eef i t a h ta io a tc — e d r fi e h nt rdtVo 3N . 0 6 1 3 o6 .
基 于 过程 蓝 图 的程序 环路 复 杂性 度量 方 法 )
刘 建宾 李建 忠 。 余楚迎 杨 林邦。
尼尔森复杂系数

尼尔森复杂系数1. 什么是尼尔森复杂系数?尼尔森复杂系数(Nielson Complexity Score)是一个用于衡量软件代码复杂性的度量标准。
它是由沃德尼尔森(Thomas J. McCabe)在1976年提出的。
尼尔森复杂系数主要用于衡量在程序中的控制流程复杂性,即衡量程序中的判断和循环语句的数量和嵌套程度。
2. 如何计算尼尔森复杂系数?计算尼尔森复杂系数需要先对程序进行流程图分析。
在分析流程图时,我们需要根据代码中的判断语句和循环语句做出决策节点,并对每个节点进行计数。
同时,我们还需要考虑一些特殊情况,例如函数调用和异常处理语句。
在计算时,我们可以使用以下公式:McCabe复杂度 = 判定节点的数量 + 1这可以很容易地计算出程序的复杂度。
其实,我们所说的程序复杂度指的是程序代码中各部分之间相互作用的难度。
3. 为什么计算尼尔森复杂系数很重要?尼尔森复杂系数是一种很好的方法来评估代码质量和可维护性。
程序的复杂度可以影响软件工程师的工作效率,并且它也会影响程序的可读性和稳定性。
因此,计算尼尔森复杂系数可以帮助软件开发人员更好地了解其代码质量,以便对其进行改进。
此外,尼尔森复杂系数也是软件开发中的重要工具。
它可以帮助开发人员预测代码的维护成本,并制定优化策略。
当程序的复杂度超过某一个标准时,我们就能够发现问题并做出调整。
4. 小结尼尔森复杂系数是一种用于度量程序复杂度的标准。
它可以帮助我们评估代码的质量和可维护性,并为软件开发人员提供优化策略和指南。
在实践中,尼尔森复杂系数广泛应用于软件工程领域,是一种最常用的度量标准之一。
面向对象软件工程中的软件复杂度度量研究

面向对象软件工程中的软件复杂度度量研究引言:面向对象编程是一种广泛应用的软件开发方法,其在软件开发领域中占有重要地位。
随着软件的不断复杂化,软件的质量和性能也变得更加重要。
无论是开发大型商业软件,还是开发小型应用软件,都需要对软件的复杂度进行评估和度量。
软件复杂度是指软件系统的结构、规模、难度和精度等,是评估软件质量和可维护性的重要指标,也是进行软件开发过程中最重要的质量度量之一。
软件复杂度的度量方法:在软件开发领域中,有多种度量软件复杂度的方法和指标。
其中,最常用的度量方式是基于面向对象的软件复杂度度量。
面向对象软件的复杂度是由类、继承、组合、消息传递和多态性等多方面因素影响的。
因此,对于面向对象软件,必须考虑多个因素。
面向对象软件复杂度的度量指标主要包括:1.类的复杂度。
类的复杂度是指一个类中各种元素的组合和层次结构所引起的复杂度,《面向对象软件度量》(OO-Metric)强调了基于类和方法的度量方法。
2.继承的复杂度。
继承的复杂度是指基于继承关系构成的代码结构的复杂度。
继承多层次结构使得代码的复杂度增加。
3.组合的复杂度。
组合的复杂度是指类和对象的相互关联以及它们的拓扑关系,包括引用、嵌套和聚合关系,它们会形成不同的组件、子系统或系统之间的复杂结构。
4.消息传递压力。
消息传递压力是指代码中消息的数量和复杂度,包括同步、异步和回调等方式,它们会导致更高的系统耦合性和降低的可维护性。
5.多态性的复杂度。
多态性的复杂度是指通过多个不同形式来表示同一元素的能力,包括类的代表性、接口和泛型等。
以上指标是衡量面向对象软件复杂度的主要因素,因此必须考虑各种不同因素的充分影响。
接下来,我们将结合具体案例来探讨如何针对不同的复杂度度量因素进行实际操作。
案例分析:以在线图书管理系统为例,通过对不同复杂度因素的度量来评价其软件复杂度。
1.类的复杂度在此示例中,系统中会有图书类和用户类等多个类,每个类中都包含多个方法。
8.3.2计算复杂性的度量方法

关于计算
第八讲
计算复杂性的度量方法
计算复杂性理论
计算复杂性理论研究各种可计算问题在计算过程中资源(如时间、空间等)的耗费情况。
算法的时间度量
从算法中取一种对于研究
问题来说是基本操作的原操作
,以该基本操作重复执行的次
数作为算法执行的时间度量
计算复杂性的度量方法
算法的时间度量
算法的所需时间与问题规模的函数T(n)
(a) X=X+1
(b) for(i=1; i<=n; i++)
X=X+1
(c) for(i=1; i<=n; i++)
for(j=1; j<=n; j++)
X=X+1
以上操作执行的次数分别是
1, n, n^2
如何降低计算复杂度
常见的算法时间复杂度
指数时间
多项式时间
好的算法
多项式时间算法。
计算复杂性的度量方法
确定性问题:只有肯定和否定答案。
P类问题:具有多项式时间
算法的确定性问题形成的计
算复杂性类。
P类问题包含了大量的
已知自然问题,如计算最大
公约数、计算π值、排序问
题、二维匹配问题等。
计算复杂性的度量方法
非确定算法
猜测一个变量的真值赋值
检查该赋值是否满足NP类问题:由非确定性算法在多项式时
间内可计算的判定问题所组成的集合。
NP类问题数量巨大,如完全子图问题、
图的着色问题、汉密尔顿回路问题、以
及旅行销售员问题等。
程序复杂性度量技术分析

程序复杂性度量技术分析孔庆玲;胡志军;刘英;冯阳【摘要】分析了3种复杂性度量方法:Halstead、McCabe和Thayer,Halstead 按照程序中的运算符和操作数的总数对程序的复杂性加以度量.McCabe以程序逻辑流程图的分析为基础建立复杂性的度量.Thayer按程序的逻辑关系、接口、运算特征和输入/输出的特点来度量程序的复杂性,同时分析了程序复杂性与可靠性指标分配之间的关系.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2011(041)002【总页数】4页(P61-64)【关键词】复杂性;度量;可靠性;软件错误【作者】孔庆玲;胡志军;刘英;冯阳【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北,石家庄,050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北,石家庄,050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北,石家庄,050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北,石家庄,050081【正文语种】中文【中图分类】TN391.90 引言软件越复杂,一方面在开发和维护过程中所消耗的资源也越多,所以软件的复杂性可以作为软件所需资源投入量的一个间接度量;另一方面在设计中引入错误的可能性也越大,这是一种合乎逻辑的推理,也是一个为实验验证的事实。
尽管软件复杂性与软件中的错误数未必呈现出简单的正比关系,但是存在这种正相趋势是肯定无疑的。
软件不可靠的根本原因是软件中存在错误,所以软件复杂性可以作为软件可靠性的一种间接度量。
复杂性度量是软件开发过程中有应用前景的一个度量。
借助这个度量,设计人员在接受设计任务之初,可以从已有的性质相似的程序中获得经验数据,对现在所面临问题的复杂程度做出判断,借助于复杂性度量还可以对若干设计方案的困难程度加以比较。
1 技术分析目前比较流行的有3种程序复杂性度量方法:Halstead、McCabe和 Thayer。
Halstead使用统计的方法研究程序的复杂性,按照程序中的运算符和操作数的总数对程序的复杂性加以度量。
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程序复杂性度量程序复杂性主要指模块内程序的复杂性。
它直接关联到软件开发费用的多少,开发周期的长短和软件内部潜伏错误的多少。
同时它也是软件可理解性的另一种度量。
减少程序复杂性,可提高软件的简单性和可理解性,并使软件开发费用减少,开发周期缩短,软件内部潜藏错误减少一、代码行度量法度量程序的复杂性,最简单的方法就是统计程序的源代码行数。
此方法基于两个前提:(1)程序复杂性随着程序规模的增加不均衡地增长;(2)控制程序规模的方法最好是采用分而治之的办法。
将一个大程序分解成若干个简单的可理解的程序段。
方法的基本考虑是统计一个程序模块的源代码行数目,并以源代码行数做为程序复杂性的度量。
若设每行代码的出错率为每 100行源程序中可能有的错误数目,例如每行代码的出错率为1%,则是指每 100行源程序中可能有一个错误。
Thayer曾指出,程序出错率的估算范围是从0.04%~ 7%之间,即每100行源程序中可能存在0.04~7个错误。
他还指出,每行代码的出错率与源程序行数之间不存在简单的线性关系。
Lipow进一步指出,对于小程序,每行代码的出错率为1.3%~1.8%;对于大程序,每行代码的出错率增加到2.7%~3.2%之间,但这只是考虑了程序的可执行部分,没有包括程序中的说明部分。
Lipow及其他研究者得出一个结论:对于少于100个语句的小程序,源代码行数与出错率是线性相关的。
随着程序的增大,出错率以非线性方式增长。
所以,代码行度量法只是一个简单的,估计得很粗糙的方法。
二、McCabe度量法McCabe度量法是一种基于程序控制流的复杂性度量方法。
McCabe定义的程序复杂性度量值又称环路复杂度,它基于一个程序模块的程序图中环路的个数。
如果把程序流程图中每个处理符号都退化成一个结点,原来联结不同处理符号的流线变成连接不同结点的有向弧,这样得到的有向图就叫做程序图。
计算有向图G的环路复杂性的公式:V(G)=m-n+2其中,V(G)是有向图G中的环路个数,m是图G中有向弧个数,n是图G中结点个数。
以图9-5-1为例,其中,结点数n=11,弧数m=12,则有V(G)=m-n+2=12-11+2=3。
即McCabe环路复杂度度量值为3 。
它也可以看做由程序图中的有向弧所封闭的区域个数。
图 9-5-1 程序图的例子当分支或循环的数目增加时,程序中的环路也随之增加,因此McCabe环路复杂度度量值实际上是为软件测试的难易程度提供了一个定量度量的方法,同时也间接地表示了软件的可靠性。
实验表明,源程序中存在的错误数以及为了诊断和纠正这些错误所需的时间与McCabe环路复杂度度量值有明显的关系。
Myers建议,对于复合判定,例如(A=0)∩(C=D)∪(X='A')算做三个判定。
利用McCabe环路复杂度度量时,有几点说明。
·环路复杂度取决于程序控制结构的复杂度。
当程序的分支数目或循环数目增加时其复杂度也增加。
环路复杂度与程序中覆盖的路径条数有关。
·环路复杂度是可加的。
例如,模块A的复杂度为3 ,模块B的复杂度为4,则模块A与模块B的复杂度是7。
·McCabe建议,对于复杂度超过10的程序,应分成几个小程序,以减少程序中的错误。
Walsh 用实例证实了这个建议的正确性。
他发现,在McCabe复杂度为10的附近,存在出错率的间断跃变。
·McCabe环路复杂度隐含的前提是:错误与程序的判定加上例行子程序的调用数目成正比。
而加工复杂性、数据结构、录入与打乱输入卡片的错误可以忽略不计。
三、Halstead的软件科学Halstead软件科学研究确定计算机软件开发中的一些定量规律,它采用以下一组基本的度量值,这些度量值通常在程序产生之后得出,或者在设计完成之后估算出。
1.程序长度,即预测的Halstead长度令n1表示程序中不同运算符(包括保留字)的个数,令n2表示程序中不同运算对象的个数,令H表示“程序长度”,则有H=n1·log2n1 +n2·log2n2这里,H是程序长度的预测值,它不等于程序中语句个数。
在定义中,运算符包括:算术运算符赋值符(=或:=)数组操作符逻辑运算符分界符(,或;或:)子程序调用符关系运算符括号运算符循环操作符等特别地,成对的运算符,例如“ BEGIN…END ”、“ FOR…TO ”、“REPEAT…UNTIL”、“WHILE…DO”、“IF…THEN…ELSE”、“(…)”等都当做单一运算符。
运算对象包括变量名和常数。
2.实际的Halstead长度设N1为程序中实际出现的运算符总个数,N2为程序中实际出现的运算对象总个数,N为实际的Halstead长度,则有N =N1+N23.程序的词汇表Halstead定义程序的词汇表为不同的运算符种类数和不同的运算对象种类数的总和。
若令n为程序的词汇表,则有n =n1+n2图9-5-2是用FORTRAN语言写出的交换排序的例子。
图 9-5-2 一个交换排序程序的例子因此有:预测的词汇量H=n1·log2n1+n2·log2n2=10·log210+7·log27 =52.87实际的词汇量N=N1+N2=28+22=50程序的词汇表n=n1+n2=10+7=174.程序量V程序量V,可用下式算得V=(N1+N2)·log2(n1+n2)它表明了程序在“词汇上的复杂性”。
其最小值为V*=(2+n2*)·log2(2+n2*)这里,2表明程序中至少有两个运算符:赋值符“:=”和函数调用符“f()”,n2*表示输入/输出变量个数。
对于图9-5-2的例子,利用n1,N1,n2,N2,可以计算得:V=(28+22)·log2(10+7)=204等效的汇编语言程序的 V=328。
这说明汇编语言比FORTRAN语言需要更多的信息量(以bit表示)。
5.程序量比率(语言的抽象级别)L=V*∕V或L=(2∕n1)·(n2∕N2)这里,N2=n2·log2n2。
它表明了一个程序的最紧凑形式的程序量与实际程序量之比,反映了程序的效率。
其倒数:D=1∕L表明了实现算法的困难程度。
有时,用L表达语言的抽象级别,即用L衡量在表达程序过程时的抽象程度。
对于高级语言,它接近于1,对于低级语言,它在0~1之间。
下面列出的是根据经验得出的一些常用语言的语言抽象级别。
6.程序员工作量E=V∕L7.程序的潜在错误Halstead度量可以用来预测程序中的错误。
认为程序中可能存在的差错应与程序的容量成正比。
因而预测公式为B=(N1+N2)·log2(n1+n2)∕3000=V∕3000B表示该程序的错误数。
例如,一个程序对75个数据库项共访问1300次,对150个运算符共使用了1200次,那么预测该程序的错误数:B=(1300+1200)·log2(75+150)∕3000=6.5即预测该程序中可能包含6~7个错误。
Halstead的重要结论之一是:程序的实际 Halstead长度N可以由词汇表n算出。
即使程序还未编制完成,也能预先算出程序的实际Halstead长度N,虽然它没有明确指出程序中到底有多少个语句。
这个结论非常有用。
经过多次验证,预测的 Halstead 长度与实际的Halstead长度是非常接近的。
Halstead度量是目前最好的度量方法。
但它也有缺点:·没有区别自己编的程序与别人编的程序。
这是与实际经验相违背的。
这时应将外部调用乘上一个大于 1的的常数Kf(应在1~5之间,它与文档资料的清晰度有关)。
·没有考虑非执行语句。
补救办法:在统计n1、n2、N1、N2时,可以把非执行语句中出现的运算对象,运算符统计在内。
·在允许混合运算的语言中,每种运算符必须与它的运算对象相关。
如果一种语言有整型、实型、双精度型三种不同类型的运算对象,则任何一种基本算术运算符(+、-、×、/)实际上代表了 4种运算符。
如果语言中有 4种不同类型的算术运算对象,那么每一种基本算术运算符实际上代表了种运算符。
在计算时应考虑这种因数据类型而引起差异的情况。
·没有注意调用的深度。
Halstead公式应当对调用子程序的不同深度区别对待。
在计算嵌套调用的运算符和运算对象时,应乘上一个调用深度因子。
这样可以增大嵌套调用时的错误预测率。
·没有把不同类型的运算对象,运算符与不同的错误发生率联系起来,而是把它们同等看待。
例如,对简单IF语句与WHILE语句就没有区别。
实际上,WHILE语句复杂得多,错误发生率也相应地高一些。
·忽视了嵌套结构(嵌套的循环语句、嵌套IF语句、括号结构等)。
一般地,运算符的嵌套序列,总比具有相同数量的运算符和运算对象的非嵌套序列要复杂得多。
解决的办法是对嵌套结果乘上一个嵌套因子。