软考考点之Mccabe度量计算及路径覆盖

本文深入探讨了McCabe环形复杂度的概念及其计算方法,包括通过区域数、边结点差和判定节点数来衡量程序逻辑复杂度。同时,文章详细解析了路径覆盖的测试策略,通过实例讲解如何确定所需测试用例的数量。

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McCabell:主要是度量程序的复杂度。

环形复杂度:度量程序的逻辑复杂度。描绘程序控制流的流图之后,可以用下述3种方法中的任何一种来计算环形复杂度。 
(1)流图中的区域数等于环形复杂度。 
(2)流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数。 
(3)流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目。 

这种环路度量法,计算的思路是这样的:它是考虑控制的复杂程度,即条件选择的分支繁杂程度。 

分别用三种方法来计算2道题 
第一题图到了c开始条件判断形成分支D,E;E这里又按条件来判断是否继续到F还是按一个自环做循环然后再到F,然后再回到B 
(1)流图中的区域数等于环形复杂度。 
注意区域块可以看作是按不同条件形成的数据操作分支块,比如橙色块就可以看做满足Z < t那条分支(下面那个图还要满足cond==true)处理的数据操作块,注意了,下面那个图G节点不是有个自环的循环吗?为什么那个循环不自成一块,而节点E的自环就要自成一块呢?你要这样理解:下图的G点不错是有自环,但是这个自环按MCCABE的理解对整个系统的复杂度没影响,其实就是没有形成分支,即数据到了G节点都要做循环,也就是说下图的G节点搞个自环是来干扰大家的,完全可以把它简化成上面图的G点。而E节点的自环注意有个条件P<=5,也就是说这个自环是条件判断的结果,也就是说对复杂度有影响所以不能忽略,假如这里把条件P<=5去掉,也就是说到了E节点先不管三七二十一先来做个循环再去判断然后再去到F的话那E点的自环也应该忽略。 
所以按区域划分:上图3块,下图4块。复杂度分别是:3,4 
(2)流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数。 
有了前面的分析,现在就好做了: 
上图:8-7+2=3 
下图:9-7+2=4(注意E不是10,因为G节点的自环弧线要忽略掉) 
(3)流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目。 
判断节点: 
上图:C,E,2个点,复杂度2+1=3 
下图:CED,3个点,复杂度3+1=4

如2016年上半年

第36题:采用McCabe度量法计算下图所示程序的环路复杂性为(36)。

答:从答题来看,就是数数的问题,先数有多少边12条,11个顶点,12-11+2=3. 

对路径覆盖概念不太了解:概念:

 如2016年下半年第32题:

以下所示流程图采用白盒测试进行测试,若满足路径覆盖,则至少需要()个测试用例。

 答:这种题,必须根据路径覆盖找出所有的不同的路径:

依次为:a b g j

             a b g h i j

             a c f g j

             a c f g h i j

            a c d e f  g j

            a c d e  f g h i j

一共有6条路径,所以得需要6个测试用例。

扩展:其他覆盖是什么概念呢?

语句覆盖

每个可执行语句都走一遍即可,即测试用例要覆盖所有的语句

判定覆盖(分支覆盖)

每个判断真假各取一次。

条件覆盖

针对判断语句里面案例的取值都要去一次,不考虑条件的取值

 

判定/条件覆盖

判定覆盖各条件覆盖交叉,针对于判定中的条件取值 

 

组合覆盖

判定-条件覆盖的加强版 

 

<think>好的,我现在需要回答用户关于McCabe复杂度度量法的问题。用户希望了解它的概念、计算方法和应用场景。首先,我得回忆一下McCabe度量法的基础知识。 McCabe复杂度是由Thomas McCabe在1976年提出的,用来衡量件代码的复杂度,特别是控制流的复杂度。我记得它是基于程序的控制流图(CFG)来计算的,通过图中的节点和边数来确定环路复杂度。具体公式应该是V(G) = E - N + 2P,其中E是边数,N是节点数,P是连通分支的数量。不过可能有时候也会遇到简化的版本,比如对于单个函数来说,V(G) = 判定节点数 + 1,比如if语句、循环等会增加复杂度。 接下来,用户可能需要具体的计算例子。比如一个简单的函数,里面有几个if语句,或者循环结构,我需要举例说明如何计算。例如,一个函数有一个if-else结构,里面还有while循环,那么判定节点数目会增加,从而复杂度也会提高。 关于应用场景,McCabe复杂度常用于代码审查、测试用例设计以及维护成本的预估。高复杂度的代码可能意味着难以理解和维护,需要更多的测试。另外,持续集成工具可能会集成这个指标,帮助开发团队监控代码质量。 需要注意的是,McCabe度量法虽然有用,但也有其局限性。比如它不能完全反映代码的复杂性,比如数据流复杂度或模块之间的耦合度。引用中的文献提到,McCabe的复杂度不能单独用来比较不同系统的复杂性,也不能完全替代人工评估。这些点需要在回答中提到,以保持客观。 用户提供的引用中有提到McCabe1976的原始论文,还有CCCC工具的支持,以及关于该指标局限性的讨论。我需要确保在回答中正确引用这些资料,特别是在解释应用和限制时。例如,在提到工具支持时,引用[2]提到的CCCC工具,而在讨论局限性时,引用[3]中的观点。 可能还需要考虑用户是否混淆了不同的复杂度指标,比如圈复杂度和Halstead复杂度等,但用户明确提到McCabe,所以应专注于此。另外,确保回答结构清晰,分概念、计算方法和应用场景三个部分,并附上相关问题,符合用户提供的示例结构。 最后,验证LaTeX公式是否正确。比如,计算环路复杂度的公式应该用$$...$$格式,而内联的变量如V(G)使用$...$。例如,独立公式: $$ V(G) = E - N + 2P $$ 还要检查是否有语法错误,比如括号是否闭合,符号是否正确。确保每个部分都符合用户提供的系统级指令,特别是引用标识的位置,如每个引用对应的位置自然添加[^1]、[^2]等。 现在将这些思考整理成结构化的回答,确保符合用户的要求。</think>### McCabe复杂度度量法 #### 概念 McCabe复杂度(McCabe Cyclomatic Complexity)由Thomas McCabe于1976年提出,是一种通过分析程序控制流结构来量化代码复杂度的指标。其核心思想是**将代码的控制流图(CFG)转换为数学表示,并通过环路复杂度(Cyclomatic Complexity)评估代码的可维护性和测试难度**。高复杂度值通常意味着代码逻辑复杂、分支多,可能导致更高的缺陷率和维护成本[^1]。 #### 计算方法 1. **控制流图建模**:将代码转换为包含节点(基本代码块)和边(控制流转移)的图。 2. **公式计算**: $$ V(G) = E - N + 2P $$ 其中: - $E$:边的数量 - $N$:节点的数量 - $P$:连通分支数(通常为1,单入口单出口的程序) **简化公式**(针对单函数): $$ V(G) = \text{判定节点数} + 1 $$ 判定节点包括`if`、`while`、`for`等分支语句。 **示例**: ```python def calculate(x): if x > 0: # 判定节点1 print("正数") elif x < 0: # 判定节点2 print("负数") else: print("零") ``` - 判定节点数 = 2(两个条件判断) - 复杂度 $V(G) = 2 + 1 = 3$ #### 应用场景 1. **代码审查**:识别高复杂度函数(通常建议$V(G) \leq 10$),优先重构[^2]。 2. **测试用例设计**:复杂度值等于覆盖所有分支所需的最小测试用例数[^1]。 3. **持续集成**:集成工具(如SonarQube)监控复杂度阈值,预防代码劣化[^2]。 4. **维护成本预估**:高复杂度代码与更高的缺陷率相关,可辅助评估技术债务[^3]。 #### 局限性 - **忽略数据流复杂度**:仅关注控制流,未考虑变量耦合或数据依赖[^3]。 - **需结合人工判断**:不能完全替代开发者对代码逻辑的理解[^3]。 ---
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