McCabe复杂度(理论与示例说明)

简介: McCabe复杂度(理论与示例说明)

McCabe 复杂度是一种用于衡量软件模块复杂性的方法。它通过计算程序控制流图中的环路数量来确定模块的复杂度。

计算 McCabe 复杂度的公式有多种,常见的包括:

  1. 流图中的区域数:流图中的区域数等于环形复杂度。
  2. V(G) = E - N + 2:其中,V(G)表示环形复杂度,E 是流图中边的条数,N 是结点数。
  3. V(G) = P + 1:其中,V(G)表示环形复杂度,P 是流图中判定结点的数目。

为了更好地理解,下面是一个简单的示例:

假设有一个程序,其控制流图如下所示:

start
|
|----A
|   |
|   |----B
|   |----C
|   |
|   |----D
|   |----E
|   |
|   |----F
|   |
|   |----G
|   |
|   |----H
|   |
|   |----I
|   |
|   |----J
|   |
|   |----K
|   |
|   |----L
|   |
|   |----M
|   |
|   |----N
|   |
|   |----O
|   |
|   |----end

首先,我们需要确定结点数和边的条数。在这个示例中,结点数为 15,边的条数为 18。

然后,我们可以使用不同的方法来计算环形复杂度。

方法 1:流图中的区域数。通过观察控制流图,我们可以发现有 4 个区域,因此环形复杂度为 4。

方法 2:V(G) = E - N + 2。将 E = 18,N = 15 代入公式,得到环形复杂度为 5。

方法 3:V(G) = P + 1。由于判定结点是指控制流图中具有多个流出边的结点,在这个示例中,有 3 个判定结点(B、C、D),因此环形复杂度为 4。

需要注意的是, McCabe 复杂度只是一种软件复杂度的度量方法,它并不能完全反映软件的质量和可维护性。在实际应用中,还需要综合考虑其他因素,如代码可读性、可测试性、可扩展性等。

相关文章
|
2月前
|
移动开发 算法 前端开发
前端常用算法全解:特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
前端常用算法全解:特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
29 0
|
4月前
圈复杂度问题之重构后的代码与原始代码相比有哪些提升
圈复杂度问题之重构后的代码与原始代码相比有哪些提升
|
数据采集 设计模式 监控
理想代码
理想代码
63 1
|
编解码 JavaScript
解释基本的3D理论
本文介绍了所有基本理论,这些理论在开始使用 3D 时很有用。
120 0
解释基本的3D理论
|
算法 前端开发
前端学习案例3-平衡括号算法3
前端学习案例3-平衡括号算法3
68 0
前端学习案例3-平衡括号算法3
|
算法 前端开发
前端学习案例1-平衡括号算法1
前端学习案例1-平衡括号算法1
88 0
前端学习案例1-平衡括号算法1
|
算法 前端开发
前端学习案例2-平衡括号算法2
前端学习案例2-平衡括号算法2
74 0
前端学习案例2-平衡括号算法2
数据结构与算法--算法效率的度量方法
数据结构与算法--算法效率的度量方法
|
算法
分析复杂度来判断算法效率
算法复杂度用于分析算法运行所需计算机资源的量,需要的时间资源为时间复杂度,需要的空间资源为空间复杂度。 在判断一个算法的优劣时,可以抛开软件和硬件因素,只考虑问题的规模。编写程序前预先估计算法优劣,可以改进并选择更高效的算法。
160 0
分析复杂度来判断算法效率
|
算法
【计算理论】计算复杂性 ( 多项式等价引入 | 多项式时间规约 )
【计算理论】计算复杂性 ( 多项式等价引入 | 多项式时间规约 )
262 0
【计算理论】计算复杂性 ( 多项式等价引入 | 多项式时间规约 )

热门文章

最新文章