什么是Cyclomatic Complexity(圈复杂度)?

本文介绍了圈复杂度的概念及其计算方法,并通过一个实例展示了如何评估代码的复杂度。此外,还提供了9种用于降低圈复杂度的重构技术,帮助提高代码质量和可维护性。

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​​圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是一种代码复杂度的衡量标准。它可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度,数量上表现为独立线性路径条数,也可理解为覆盖所有的可能情况最少使用的测试用例数。圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂,可能质量低且难于测试和维护。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。

下面这个实例中,单元测试的覆盖率可以达到100%,但是很容易发现这其中已经漏掉了一个NPE的测试用例。case1方法的圈复杂度为2,因此至少需要2个用例才能完全覆盖到其所有的可能情况。

//程序原代码,圈复杂度为 2
public String case1(int num) {
    String string = null;
    if (num == 1) {
        string = "String";
    }
    return string.substring(0);
}

//上面代码的单元测试代码
public void testCase1(){
    String test1 = case1(1);
}
 
圈复杂度主要与分支语句(if、else、,switch 等)的个数成正相关。当一段代码中含有较多的分支语句,其逻辑复杂程度就会增加。

圈复杂度的计算方法,可以参考这篇文章:http://blog.youkuaiyun.com/lg707415323/article/details/7790660

可以直接降低圈复杂度的9种重构技术(针对结构化编程)

1.Composing Methods(重新组织你的函数)
<1>Extract Method(提炼函数)
<2>Substitute Algorithm(替换你的算法)

2.Simplifying Conditional Expressions(简化条件表达式)
<1>Decompose Conditional(分解表达式)
<2>Consolidate Conditional Expression(合并表达式)
<3>Consolidate Duplicate Conditional Fragments (合并重复的条件)
<4>Remove Control Flag(移除控制标记)

3.Making Method Calls Simpler(简化函数调用)
<1>Separate Query from Modifier(将查询函数和修改函数分离)
<2>PARAMETERIZE Method(令函数携带参数)
<3>Replace Parameter with Explicit Methods(以明确函数取代参数)

针对面向对象编程:
Replace Conditional with Polymorphism (以多态取代条件式)
<think>好的,用户想了解复杂度的概念、计算方法以及在软件工程中的指标和含义。首先,我需要回忆复杂度的定义。记得复杂度是由Thomas J. McCabe在1976年提出的,用来衡量程序模块的复杂度,特别是独立路径的数量。这个指标帮助评估代码的可维护性和测试难度。 接下来,计算方法。复杂度的计算通常基于控制流图,公式是M = E - N + 2P,其中E是边数,N是节点数,P是连通分量数。另外,也可以通过程序中的决策点数量加1来估算,比如每个if、for、while等结构会增加复杂度。需要确认这些步骤的正确性,可能需要查阅引用中的资料,比如引用[4]提到复杂度是独立路径的度量,而引用[2]讨论了如何查看和降低复杂度。 软件工程中的指标方面,复杂度值越高,代码越复杂,维护和测试成本也越高。通常建议复杂度不超过10,但不同项目可能有不同标准。引用[3]提到复杂度量化维度,包括时间和空间,但复杂度更多是关于控制流的复杂度。引用[1]提到认知复杂度复杂度的区别,虽然用户没问,但可能需要简要说明。 用户的问题还包括含义,需要解释高复杂度的影响,如错误概率增加、测试困难等,以及如何优化,比如减少条件分支。引用[2]和[4]支持这些点。需要确保回答结构清晰,分点列出,并引用正确的来源。最后,生成相关问题,可能涉及计算方法、优化策略、与认知复杂度的比较等。</think>### 复杂度详解 #### 1. **概念与定义** **复杂度**(Cyclomatic Complexity)是衡量程序代码逻辑复杂度的指标,由Thomas J. McCabe于1976年提出[^4]。它通过分析代码中的**控制流路径数量**,量化模块的复杂程度。 - **核心含义**:复杂度值越大,代码中的分支和循环越多,程序越难理解、测试和维护。 - **应用场景**:常用于软件工程中评估代码质量、预测错误风险,并指导代码重构。 #### 2. **计算方法** 复杂度的计算基于**控制流图**(Control Flow Graph, CFG),公式为: $$ M = E - N + 2P $$ 其中: - $E$:控制流图的边数 - $N$:控制流图的节点数 - $P$:连通分量数(通常为1,单入口单出口模块) **简化计算**: 对于单入口单出口的代码模块,可直接统计代码中的**决策点**(如`if`、`for`、`while`、`switch`等),公式为: $$ M = \text{决策点数} + 1 $$ 例如: ```java if (A) { ... } // +1 else if (B) { ... } // +1 for (int i=0;...) { // +1 while (C) { ... }// +1 } ``` 此时复杂度 $M = 4 + 1 = 5$[^2]。 #### 3. **软件工程中的指标意义** - **阈值建议**: - $M \leq 10$:代码易于维护(理想范围) - $10 < M \leq 20$:需谨慎,建议重构 - $M > 20$:高风险,错误率高且测试成本剧增[^2] - **影响**: - **可维护性**:高复杂度代码修改时易引入错误。 - **测试覆盖率**:需覆盖的独立路径数量与$M$正相关[^3]。 - **团队协作**:高复杂度代码增加理解成本[^1]。 #### 4. **优化方法** - **减少条件分支**:合并冗余的`if-else`逻辑。 - **提取函数**:将复杂代码块拆分为独立函数。 - **使用多态**:替代`switch-case`结构(面向对象设计)[^4]。 --- ### 相关问题 1. **复杂度与认知复杂度有何区别?** (提示:认知复杂度更关注代码的“理解难度”,例如嵌套层数和逻辑操作符的影响[^1]) 2. **如何用工具自动计算复杂度?** (提示:IDEA插件、SonarQube等工具支持静态分析[^5]) 3. **复杂度高是否必然导致代码质量差?** (提示:需结合业务场景,某些算法天然复杂度高[^3]) --- : 认知复杂度的手动计算其实比复杂度的计算更为复杂,非常容易算错。 : 现在我们了解了什么是复杂度,以及什么在影响着复杂度的大小。 [^3]: 如何衡量软件系统的复杂度(二)。 : 理解与应用:软件开发中的复杂度。 : double denominator = Math.sqrt(methodStats.size());
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