McCabe的复杂性度量与独立路径

int maxValue = m[0][0];   
for (int i = 0; i < N; i++) 
{    
    for (int j = 0; j < N; j++) 
    {      
     if (m[i][j] >maxValue)   
     {     
      maxValue = m[i][j];  
     }      
    }      
}     
cout<<maxValue<<endl;   

int sum = 0;     
for (int i = 0; i < N; i++)  
{     
    for (int j = 0; j < N; j++)  
    {      
     sum = sum + m[i][j];    
    }      
} 
cout<< sum <<endl;

对于上面的代码，如果我们得出这样 flow graph 基本独立的路径的流程图将下列六种
路径1：1 2 3 10 11 12 13 19
路径2： 1 2 3 10 11 12 13 14 15 18 13 19
路径3：1 2 3 10 11 12 13 14 15 16 17 15 18 13 19
路径4：1 2 3 4 5 9 3 10 11 12 13 19
路径5：1 2 3 4 5 6 8 5 9 3 10 11 12 13 14 15 16 17 15 18 13 19
路径6：1 2 3 4 5 6 7 8 5 9 3 10 11 12 13 14 15 16 17 15 18 13 19
McCabe的复杂性度量与独立路径

所以这里的问题是根据给定的代码路径2,3,4不能被测试（注意循环中的“N”）。那么是不是有一个基本集合中给出的实际执行路径？或根据macabe复杂性度量，我们是否必须更改上面给出的代码。因为我的导师说我们必须改变代码，他说有非结构化的循环，所以我们必须改变代码。（我没有看到一个非结构化的循环）但我的感觉是，如果我们改变代码，实际的输出可能会不同于预期的输出。所以请有人解释一下这个问题

来源

2012-05-09 sYl3r

1）McCabe的复杂性可以计算为决策点的数量+1。在你的情况下，有5个决策点（节点3,5,6,13和15），这意味着McCabe的复杂性的代码片段是5 + 1 = 6。6在McCabe复杂性方面决不会太高：当然，如果实现必须提供的功能，那么当然仍然可以认为它太高。 2）McCabe的复杂性与方法/程序的可测试性有关，但与特定路径的可测试性无关。路径可能是可行的（=存在强制通过该路径执行的变量的值），但是McCabe的复杂性很高兴地不知道这种复杂情况。如果你真的想研究路径的可行性，记住这个问题通常是不可判定的，但是许多实际的数据流分析算法是可用的。

3）如果我们更改代码实际输出可能会与预期输出有所不同当然，您不能引入任意更改并希望结果会相同。然而，这可能是你的导师的意图，有一种重构你的代码的方式，使得产生的输出保持不变，并且McCabe的复杂性下降。考虑一下，例如，你是否真的需要分开计算最大值和总和的任务。

来源

2012-05-10 09:37:10

McCabe的复杂性没有被定义为决策点数加1，至少不是McCabe。有一个定理证明了他的定义等价于决策点加1，这更易于计算： - } –

对;-)对不起，因为混淆，当然，#decision points + 1只适用于结构化编程。我会更新答案。 –

McCabe的复杂性度量与独立路径

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