详细分析McCabe环路复杂度(附例题)

前言

该知识点常出在408或者软考中,对此此文重点讲讲理论知识以及例题

对于例题平时看到也会更新

1. 基本知识

McCabe环路复杂度是一种用于衡量软件代码复杂性的指标,主要是通过计算代码中的控制流图中的环路数量来衡量的

核心概念是控制流图(Control Flow Graph,CFG)

对代码中控制结构(如条件语句、循环语句等)之间的控制流关系进行图形化表示的一种方法

在控制流图中,节点表示基本块(basic block),而边表示从一个基本块到另一个基本块的控制流转移。环路(或称为循环)则是在控制流图中形成闭合回路的一组节点

McCabe环路复杂度的计算基于以下公式:V(G)=E−N+2P

  • V(G) 是McCabe环路复杂度
  • E 是控制流图中的边数
  • N 是控制流图中的节点数。
  • P 是控制流图中的连通分量数(即图中的连通子图数)

假设代码如下:

def example_function(x, y):
    if x > 10:
        while y < 100:
            y += 10
    else:
        for i in range(x):
            y -= i
  • 节点数 N:5(函数定义、条件语句、循环语句、循环内语句、条件语句的else分支)
  • 边数 E:5(函数定义到条件语句、条件语句到循环语句、循环语句到循环内语句、循环内语句到循环语句、条件语句到条件语句的else分支)
  • 连通分量数 P:1(整个控制流图是连通的)

总体计算如下:

V(G)=5−5+2∗1=2

2. 例题

原题如下:
在这里插入图片描述

计算方式:计算出最小环的数量为3,可以知道复杂度是3+1=4

在这里插入图片描述

计算方式2:最终是12-10+2

在这里插入图片描述

### 如何根据流通图计算 McCabe 环路复杂度 McCabe 度量法,也称为环路复杂性度量,是一种基于程序控制流的复杂性度量方法。为了理解如何通过流通图来计算 McCabe 环路复杂度 V(G),需要先了解几个基本概念。 #### 流通图定义 流通图 (Control Flow Graph, CFG) 是一种表示程序执行路径的数据结构。它由节点和边组成,其中每个节点代表一个基本块(即一系列顺序执行的语句),每条边则表示从一个基本块到另一个基本块可能存在的转移关系[^1]。 #### 计算公式 对于给定的一个程序流程图 G ,其 McCabe环路复杂度 V(G) 可以按照如下方式计算: \[ V(G)=E-N+2P \] 这里, - \( E \) 表示流通图中的边数; - \( N \) 表示流通图中的结点数目; - \( P \) 则指代连通分量的数量,在大多数情况下特别是单入口单出口的情况下,\( P=1 \)。 另一种更直观的理解是将环路复杂度视为独立路径数量加一。所谓独立路径是指除了起点终点外至少存在一条不同的边或顶点的新路径。因此也可以简单地认为:每当遇到条件分支时就增加了一个额外的选择机会从而增加了复杂程度。 下面给出一段简单的 Python 伪代码用于展示如何构建并分析这样的图形: ```python def calculate_mccabe_complexity(cfg_edges, cfg_nodes): """ Calculate the McCabe cyclomatic complexity of a given control flow graph. :param cfg_edges: Number of edges in the Control Flow Graph :param cfg_nodes: Number of nodes in the Control Flow Graph :return: Cyclomatic Complexity Value """ p = 1 # Assuming single entry and exit point mccabe_value = cfg_edges - cfg_nodes + 2 * p return mccabe_value ```
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