计算机二级Python结构图的深度、宽度、最大扇入数、最大扇出数

由于需要了解<结构图的深度、宽度、最大扇入数、最大扇出数>,在网上找了一遍没有找到系统介绍总结。本节介绍一下技巧。

结构图的深度

技巧:从最上面开始数,有几层就是层数就是几。

结构图的宽度

技巧:同一层上模块的总个数的最大值。

最大扇入数

技巧:某个模块上面最多有几条线引入,最大数就是几。

本图因为第二层有n个模块,模块n.1上有n条线(省略号) ,故最大扇如数为n。

最大扇出书

技巧:某个模块下面往外最多引出几条线,最大扇出数就是几。

总结:这里只是总结一下这类题的技巧,具体概念含义请参考官方答案。

<think>嗯,用户问的是控制节点软件测试,我需要先理解这个概念。控制节点可能指的是在软件测试中,特别是白盒测试或结构测试中,用来衡量代码复杂度的指标。比如控制流图中的节点,每个节点代表一个基本的代码块或者决策点。 首先,我应该解释什么是控制节点。节点通常与控制流图相关,控制流图是表示程序执行路径的图形,节点代表代码中的语句或基本块,边代表控制流转移。节点越多,可能意味着代码越复杂,测试需要覆盖的路径也越多。 接下来,可能需要介绍控制节点在软件测试中的作用。比如,在路径覆盖测试中,节点是计算独立路径(圈复杂度)的一部分,帮助确定需要设计多少测试用例。这可能和McCabe的圈复杂度公式有关,即V(G) = E - N + 2P,其中E是边,N是节点,P是连通分支。 然后,用户可能想知道如何通过控制节点来进行测试。可能需要说明如何分析代码结构,绘制控制流图,计算节点和圈复杂度,从而设计测试用例覆盖所有路径。另外,可能涉及工具支持,比如静态代码分析工具(如SonarQube、Coverity)可以自动计算这些指标。 还要注意用户的背景,可能是测试人员或开发者,需要实际的应用步骤和例子。例如,可以举一个简单的代码片段,画控制流图,计算节点,然后设计测试用例。 另外,可能存在的误区需要澄清,比如节点多并不一定意味着代码质量差,但通常与维护性和可测试性相关。因此,控制节点的目的是降低复杂度,提高代码的可测试性。 最后,要确保回答结构清晰,分步骤解释,使用正确的中文术语,并且符合LaTeX格式的要求,将公式用$$包裹。比如提到圈复杂度公式时,写成$$V(G) = E - N + 2P$$,并单独成段。</think>控制节点是软件测试中衡量代码复杂度的关键指标之一,常用于白盒测试的结构化分析。以下分步骤介绍其核心概念和应用: 一、基本定义 控制节点指代码控制流图中「节点」的量,每个节点代表: 1. 顺序执行的代码块(不含分支) 2. 决策点(如if/else、switch、循环等) 示例代码: ```python if A: # 节点1(决策) print(X) # 节点2 else: print(Y) # 节点3 print(Z) # 节点4 ``` 对应控制流图包含4个节点。 二、核心作用 1. 复杂度评估公式(McCabe圈复杂度): $$ V(G) = E - N + 2P $$ 其中: - $E$=边 - $N$=节点 - $P$=连通组件(通常为1) 2. 测试用例设计依据: 圈复杂度值=基本独立路径,即需要覆盖的最小测试用例 三、实施步骤 1. 代码解析 - 识别所有控制结构 - 划分基本代码块 2. 构建控制流图 - 图形化表示执行路径 - 标注节点和转移边 3. 复杂度计算 示例:某模块有8节点、10边 $$ V(G) = 10 - 8 + 2 = 4 $$ 需设计4个测试用例 4. 测试覆盖策略 - 路径覆盖:确保遍历所有边 - 条件组合:覆盖决策点的布尔组合 四、工具支持 1. 静态分析工具: - SonarQube(复杂度可视化) - Checkstyle(Java) - Pylint(Python) 2. 图形化工具: - CodePro Analytix(生成控制流图) - Understand(多维复杂度分析) 五、最佳实践 1. 复杂度阈值控制: - 单个函建议$V(G) \leq 10$ - 模块级建议$V(G) \leq 15$ 2. 重构策略: - 拆分嵌套过深的逻辑 - 用多态替代条件分支 - 提取工具方法 六、行业据 根据IEEE标准: - 复杂度1-4:低风险 - 5-7:中等风险 - 8-10:高风险 - ≥10:必须重构 通过控制节点分析,可有效识别代码中的高风险区域,指导测试资源分配,提升缺陷检测效率。实际应用中建议结合其他度量指标(如代码覆盖率、扇入)进行综合评估。
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