计算环路复杂度的三种方法

在软件工程中，环路是指程序中可以反复执行的一段代码。计算环路复杂度是一项重要的工作，因为它可以评估代码的执行效率、可读性和可维护性等方面的问题。在本文中，我们将介绍计算环路复杂度的三种方法，分别是计数法、流图法和决策表法，帮助读者更好地理解并应用这个概念。

计数法

计数法是一种最简单的计算环路复杂度的方法。它基于计算程序中所有循环语句的数量。具体来说，它会通过计算每个循环结构中的入口点和出口点之间的距离来确定每个循环结构的环路复杂度。通常情况下，计数法适用于程序中只有简单循环的场景。

例如，下面是一个使用计数法计算环路复杂度的例子：

```python

def example():

for i in range(10):

print(i)

while True:

print('hello')

for j in range(20):

print(j)

```

在上面的代码中，我们可以看到有三个循环结构：一个for循环、一个while循环和一个for循环。对于这三个循环结构，我们分别对每个入口点和出口点之间的距离进行计算，得到它们的环路复杂度分别为1、无穷大和1。因此，整个程序的环路复杂度为无穷大。

流图法

流图法是一种更为复杂的计算环路复杂度的方法。它基于流程图的表示方法，可以更好地理解程序的执行流程。具体来说，它会通过将程序转换为流程图并确定每个节点和边的权重来计算环路复杂度。通常情况下，流图法适用于程序中有多个循环嵌套的场景。

例如，下面是一个使用流图法计算环路复杂度的例子：


在上面的流程图中，我们可以看到有两个循环结构：一个while循环和一个for循环。对于这两个循环结构，我们分别给它们的入口点和出口点标记不同的数字，并计算每条边上的权重。例如，在第一条边上，我们可以看到它连接了节点1和节点2，并标记为1。在第二条边上，我们可以看到它连接了节点2和节点4，并标记为2。以此类推，我们可以计算出每个节点和边的权重。在本例中，我们计算出循环1的权重为1、循环2的权重为3、节点4的权重为1。根据这些权重，我们可以使用以下公式计算整个程序的环路复杂度：

E - N + 2 * P

其中E表示流程图中的边数，N表示流程图中的节点数，P表示程序的出口数。在本例中，E为7，N为6，P为1，因此程序的环路复杂度为E - N + 2 * P = 7 - 6 + 2 * 1 = 3。

决策表法

决策表法是另一种计算环路复杂度的方法。它基于决策表的表示方法，可以更好地理解程序的执行流程和测试用例的覆盖情况。具体来说，它会通过将程序转换为决策表并计算出测试用例的覆盖情况和条件数来计算环路复杂度。通常情况下，决策表法适用于程序中有多个条件判断的场景。

例如，下面是一个使用决策表法计算环路复杂度的例子：


在上面的决策表中，我们可以看到有两个条件C1和C2，以及两个操作O1和O2。根据这些条件和操作，我们可以得到以下测试用例：

| 测试用例 | C1 | C2 | O1 | O2 |

| --- | --- | --- | --- | --- |

| 1 | T | T | T | T |

| 2 | T | T | T | F |

| 3 | T | T | F | T |

| 4 | T | T | F | F |

| 5 | T | F | - | - |

| 6 | F | T | - | - |

| 7 | F | F | - | - |

我们可以注意到，测试用例1到4覆盖了所有的条件和操作，因此它们足以描述程序的所有执行路径。根据这些测试用例，我们可以使用以下公式计算整个程序的环路复杂度：

V(G) = E - N + P

其中V(G)表示程序的环路复杂度，E表示程序中的判定点个数，N表示程序中的分支数，P表示程序的出口数。在本例中，E为2，N为1，P为1，因此程序的环路复杂度为V(G) = E - N + P = 2 - 1 + 1 = 2。