当前位置: 首页 > news >正文

软件工程 设计的复杂性

复杂性代表事件或事物的状态,它们具有多个相互关联的链接和高度复杂的结构。在软件编程中,随着软件设计的实现,元素的数量以及它们之间的相互联系逐渐变得庞大,一下子变得难以理解。

如果不使用复杂性指标和度量,软件设计复杂性很难评估。让我们看看三个重要的软件复杂性度量。

Halstead’s 的复杂性度量
1977年,Maurice Howard Halstead 先生引入了度量软件复杂性的指标。Halstead 的度量取决于程序的实际实现及其度量,这些度量是直接从源代码的运算符和操作数以静态方式计算的。它允许评估 C/C++/Java 源代码的测试时间、词汇、大小、难度、错误和工作量。

根据 Halstead 的说法,“计算机程序是一种算法的实现,该算法被认为是可以归类为运算符或操作数的令牌集合”。Halstead 度量将程序视为运算符及其相关操作数的序列。

他定义了各种指标来检查模块的复杂性。

在这里插入图片描述

当我们在指标查看器中选择源文件以查看其复杂性细节,以下结果是指标报告:
在这里插入图片描述

圈复杂度度量

每个程序包含要执行的语句,以执行某些任务和其他决定需要执行哪些语句的决策语句。这些决策结构改变了程序的流程。

如果比较两个相同大小的程序,由于程序的控制跳转频繁,决策语句较多的程序会更加复杂。

McCabe 在 1976 年提出了圈复杂度度量来量化给定软件的复杂度。它是基于程序决策结构的图驱动模型,例如 if-else、do-while、repeat-util、switch-case 和 goto 语句。

制作流程控制图的过程:

将程序分成较小的块,由决策结构分割。
创建代表每个节点的节点。
连接节点,如下所示:
如果可以控制从块 i 分支到块 J
画一条弧
从出口节点到入口节点
画一条弧.
为了计算程序模块的圈复杂度,我们使用公式:

V(G) = e – n + 2
Where
e is total number of edges
n is total number of nodes

在这里插入图片描述

上述模块的圈复杂度为:

e = 10
n = 8
Cyclomatic Complexity = 10 - 8 + 2= 4

根据 P. Jorgensen, 一个模块的圈复杂度不应超过10.

功能点
它被广泛用于衡量软件的大小。功能点专注于系统提供的功能。系统的特性和功能用于衡量软件的复杂性。

功能点依赖于五个参数,分别命名为外部输入、外部输出、逻辑内部等我呢间、外部接口文件和外部查询。为了考虑软件的复杂性,每个参数都被进一步分类为简单、平均或复杂。

在这里插入图片描述

外部输入

来自外部的系统的每个独特输入都被视为外部输入。测量输入的唯一性,因为没有两个输入应该具有相同的格式。这些输入可以是数据或控制参数。

简单 - 如果输入计数较低并且影响较少的内部文件
复杂 - 如果输入计数较高并且影响较多的内部文件
平均 - 介于简单和复杂之间

外部输出

系统提供的所有输出类型窦计入此类别。如果输出格式和处理是唯一的,则输出被认为是唯一的。

简单 - 如果输出计数低
复杂 - 如果输出计数高
平均 - 介于简单和复杂之间

逻辑内部文件

每个软件系统都维护内部文件,以维护其功能信息并正常运行。这些文件保存系统的逻辑数据。该逻辑数据可能包含功能数据和控制数据。

简单 - 如果记录类型的数量很少
复杂 - 如果记录类型的数量很多
平均 - 介于简单和复杂之间

外部接口文件

软件系统可能需要与某些外部软件共享其文件,或者可能需要将文件传递给处理或作为参数传递给某些函数。所有这些文件都算作外部接口文件。

简单 - 如果共享文件的记录类型数量很低
复杂 - 如果共享文件的记录类型数量很高
平均 - 介于简单和复杂之间

外部查询

查询是输入和输出的结合,用户发送一些要查询的数据作为输入,系统将查询的输出处理后响应用户。查询的复杂性不仅仅是外部输入和外部输出。如果查询的输入和输出在格式和数据方面是唯一的,则称该查询是唯一的。

简单 - 如果查询需要低处理并昌盛少量输出数据
复杂 - 如果查询需要高处理并产生大量输出数据
平均 - 介于简单和复杂之间

系统中的这些参数中的每一个都根据它们的类别和复杂性被赋予权重。

参数 简单 平均 复杂
在这里插入图片描述

上表产生原始功能点。这些功能点根据环境复杂度进行调整,系统使用十四种不同的特征来描述:

数据通信
分布式处理
绩效目标
操作配置负载
成交率
在线数据录入
终端用户效率
在线更新
复杂处理逻辑
可重用性
安装方便
操作简便
多个网站
渴望促进变化

然后将这些特征因素评级为 0 到 5,如下所述:

无影响
非主要的
缓和的
平均数
重要的
必要的

然后将所有评级相加为 N。N 的值范围从 0 到 70(14钟特性 x 5 种评级)。它用于计算复杂性调整因子(CAF),使用以下公式:

CAF = 0.65 + 0.01N

然后,

交付功能点 (FP)= CAF x Raw FP
然后可以将此 FP 用于各种指标,例如:

![请添加图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f1c7bdb42a9842c68a2c9ff3130242e5.png)

相关文章:

软件工程 设计的复杂性

复杂性代表事件或事物的状态,它们具有多个相互关联的链接和高度复杂的结构。在软件编程中,随着软件设计的实现,元素的数量以及它们之间的相互联系逐渐变得庞大,一下子变得难以理解。 如果不使用复杂性指标和度量,软件…...

Nginx 限制只能白名单 uri 请求的配置

实际生产项目中,大多数时候我们会将后端的 http 接口通过前置 nginx 进行反向代理,对互联网用户提供服务。往往我们后端服务所能提供的接口服务是大于互联网用户侧的实际请求的接口地址数量的(例如后端服务一共有100个api接口,经过…...

QT c++ 同时使用sqlite 和mysql数据库的问题

在项目开发中,同时使用了sqlite 和mysql数据库,分开这两部分运行功能都正常,但是一起运行,就异常,sqlite部分不能使用。 现象:出现如下提示 QSqlDatabasePrivate::addDatabase: duplicate connection nam…...

redis集群 服务器更换ip,怎么办,怎么更换redis集群的ip

redis集群 服务器更换ip,怎么办,怎么更换redis集群的ip 1、安装redis三主三从集群2、正常状态的redis集群3、更改redis集群服务器的ip 重启服务器 集群会down4、更改redis集群服务器的ip 重启服务器 集群down的原因5、更改redis集群服务器的ip后&#xf…...

【C++习题】19.数组中第K个大的元素

题目&#xff1a;数组中第K个大的元素 链接&#x1f517;&#xff1a;数组中第K个大的元素 题目&#xff1a; 代码&#xff1a; class Solution { public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {// 将数组中的元素先放入优先级队列中priority_queue<i…...

JIS-CTF: VulnUpload靶场渗透

JIS-CTF: VulnUpload来自 <https://www.vulnhub.com/entry/jis-ctf-vulnupload,228/> 1,将两台虚拟机网络连接都改为NAT模式 2&#xff0c;攻击机上做namp局域网扫描发现靶机 nmap -sn 192.168.23.0/24 靶机IP地址192.168.23.162&#xff0c;攻击机IP地址192.168.23.140…...

BGP-面试

简单介绍一下BGP BGP&#xff0c;边界网关协议&#xff0c;属于路径矢量路由协议。属于触发式更新或者增量更新。具有丰富的路由策略&#xff0c;能够灵活的进行路由选择。重心不是在路由学习&#xff0c;而是路由优选、更高效的传递路由和维护大量的路由信息。基于TCP&#xf…...

Git-安装与常用命令

目录 1.Git环境配置 1.1下载 1.2配置 1.2.1基本配置 1.2.2常用指令配置别名 1.2.3获取本地仓库 git命令在git bash中演示&#xff0c;会用到一些Linux命令。 1.Git环境配置 1.1下载 Git下载地址&#xff1a;https://git-scm.com/download 傻瓜式安装就可以了。 安装…...

回归预测 | Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测

目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览 基本介绍 回归预测 | Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测 模型设计 基于BiLSTM-Adaboost的回归预测模型结合了双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和Adaboost集成学习的…...

微信小程序跳转其他小程序以及跳转网站

一、跳转其他小程序 1.1 知道appid和页面路径 wx.navigateToMiniProgram({appId: appid, // 替换为目标小程序 AppIDpath: pathWithParams, // 小程序路径envVersion: release, // 开发版、体验版或正式版success(res) {console.log("跳转到其他小程序成功&#xff01;&q…...

Not using native diff for overlay2, this may cause degraded performance……

问题现象 案例&#xff1a;Anolis 8.9&#xff08;4.19.91-26.an8.x86_64&#xff09; Overlay2存储驱动程序&#xff09; 当我们安装好Docker之后&#xff0c;通过systemctl status docker -l 会发现有一个告警信息&#xff1a;levelwarning msg"Not using native dif…...

【自用】管材流转项目 数据库恢复之 PIPE 表 二维码相关 各个表恢复 SQL

总览 1.后端前端和数据库 PIPE 页面的关系 2.后端批量生成二维码 jpg 图片 3.为了保证 PIPE 正常使用的调整 4.TRANSFORM&#xff08;流转表&#xff09; 一、后端前端和数据库 PIPE 页面的关系 1.前端 关于PIPE页面&#xff0c;首先&#xff0c;在前端&#xff0c;我们已经…...

【渗透测试】信息收集二

其他信息收集 在渗透测试中&#xff0c;历史漏洞信息收集是一项重要的工作&#xff0c;以下是相关介绍&#xff1a; 历史漏洞信息收集的重要性 提高效率&#xff1a;通过收集目标系统或应用程序的历史漏洞信息&#xff0c;可以快速定位可能存在的安全问题&#xff0c;避免重复…...

测试工程师八股文04|计算机网络 和 其他

一、计算机网络 1、http和https的区别 HTTP和HTTPS是用于在互联网上传输数据的协议。它们都是应用层协议&#xff0c;建立在TCP/IP协议栈之上&#xff0c;用于客户端&#xff08;如浏览器&#xff09;和服务器之间的通信。 ①http和https的主要区别在于安全性。http是一种明…...

定时/延时任务-Kafka时间轮源码分析

文章目录 1. 概要2. TimingWheel2.1 核心参数2.2 添加任务2.3 推进时间 3. TimerTaskList3.1 添加节点3.2 删除节点3.3 刷新链表3.4 队列相关 4. 时间轮链表节点-TimerTaskEntry5. TimerTask6. Timer 和 SystemTimer - 设计降级逻辑7. 上层调用8. 小结 1. 概要 时间轮的文章&a…...

如何用状态图进行设计05

到目前为止&#xff0c;我们已经讨论了状态图的原理。这些原理对状态图和扩展状态图都适用。第二章后面的部分主要讲述了扩展状态图的扩展功能。我们将围绕这些增强的功能&#xff0c;使你对BetterState Pro的设计能力有很好的了解。 关于这些内容和其他有关扩展状态图特性的完…...

【计算机视觉】边缘检测

图像的边缘简单来说就是图像中灰度不连续的地方。 1.图像梯度 图像梯度是指图像像素灰度值在某个方向上的变化&#xff1b;图像梯度是图像的一阶导数&#xff0c;实际计算时可以使用差分来近似。 1.1 什么是图像梯度&#xff1f; 图像梯度是一种数学工具&#xff0c;用于描…...

林曦词典|无聊

“林曦词典”是在水墨画家林曦的课堂与访谈里&#xff0c;频频邂逅的话语&#xff0c;总能生发出无尽的思考。那些悠然轻快的、微妙纷繁的&#xff0c;亦或耳熟能详的词&#xff0c;经由林曦老师的独到解析&#xff0c;意蕴无穷&#xff0c;让人受益。于是&#xff0c;我们将诸…...

LabVIEW光栅衍射虚拟仿真系统

随着现代教育技术的快速发展&#xff0c;虚拟仿真实验平台逐渐成为物理实验教学的重要辅助工具。基于LabVIEW的平面透射光栅虚拟仿真系统帮助学生更好地理解和分析光栅衍射现象&#xff0c;提高教学质量和学生的学习兴趣。 项目背景 在波动光学的教学中&#xff0c;光栅衍射实…...

【NumPy进阶】:内存视图、性能优化与高级线性代数

目录 1. 深入理解 NumPy 的内存视图与拷贝1.1 内存视图&#xff08;View&#xff09;1.1.1 创建视图1.1.2 视图的特点 1.2 数组拷贝&#xff08;Copy&#xff09;1.2.1 创建拷贝1.2.2 拷贝的特点 1.3 视图与拷贝的选择 2. NumPy 的优化与性能提升技巧2.1 向量化操作示例&#x…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

HTML 语义化

目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案&#xff1a; 语义化标签&#xff1a; <header>&#xff1a;页头<nav>&#xff1a;导航<main>&#xff1a;主要内容<article>&#x…...

《Playwright:微软的自动化测试工具详解》

Playwright 简介:声明内容来自网络&#xff0c;将内容拼接整理出来的文档 Playwright 是微软开发的自动化测试工具&#xff0c;支持 Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器&#xff0c;提供多语言 API&#xff08;Python、JavaScript、Java、.NET&#xff09;。它的特点包括&a…...

在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南

在Ubuntu系统中&#xff0c;有时需要在系统启动时自动执行某些命令&#xff0c;特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能&#xff0c;可以使用多种方法&#xff0c;包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法&#xff0c;并提供…...

2025季度云服务器排行榜

在全球云服务器市场&#xff0c;各厂商的排名和地位并非一成不变&#xff0c;而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势&#xff0c;对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析&#xff1a; 一、全球“三巨头”…...

redis和redission的区别

Redis 和 Redisson 是两个密切相关但又本质不同的技术&#xff0c;它们扮演着完全不同的角色&#xff1a; Redis: 内存数据库/数据结构存储 本质&#xff1a; 它是一个开源的、高性能的、基于内存的 键值存储数据库。它也可以将数据持久化到磁盘。 核心功能&#xff1a; 提供丰…...

门静脉高压——表现

一、门静脉高压表现 00:01 1. 门静脉构成 00:13 组成结构&#xff1a;由肠系膜上静脉和脾静脉汇合构成&#xff0c;是肝脏血液供应的主要来源。淤血后果&#xff1a;门静脉淤血会同时导致脾静脉和肠系膜上静脉淤血&#xff0c;引发后续系列症状。 2. 脾大和脾功能亢进 00:46 …...

Linux操作系统共享Windows操作系统的文件

目录 一、共享文件 二、挂载 一、共享文件 点击虚拟机选项-设置 点击选项&#xff0c;设置文件夹共享为总是启用&#xff0c;点击添加&#xff0c;可添加需要共享的文件夹 查询是否共享成功 ls /mnt/hgfs 如果显示Download&#xff08;这是我共享的文件夹&#xff09;&…...

ubuntu中安装conda的后遗症

缘由: 在编译rk3588的sdk时&#xff0c;遇到编译buildroot失败&#xff0c;提示如下&#xff1a; 提示缺失expect&#xff0c;但是实测相关工具是在的&#xff0c;如下显示&#xff1a; 然后查找借助各个ai工具&#xff0c;重新安装相关的工具&#xff0c;依然无解。 解决&am…...

spring boot使用HttpServletResponse实现sse后端流式输出消息

1.以前只是看过SSE的相关文章&#xff0c;没有具体实践&#xff0c;这次接入AI大模型使用到了流式输出&#xff0c;涉及到给前端流式返回&#xff0c;所以记录一下。 2.resp要设置为text/event-stream resp.setContentType("text/event-stream"); resp.setCharacter…...