整个代码库的 C 代码复杂性指标

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我使用 McCabe 代码复杂性作为评估我的代码库的指标，但它只给出每个单独函数的代码复杂性得分。总体代码复杂性得分由我的代码库中所有函数的得分总和给出。我正在尝试提出一个标准化指标(考虑到代码行)来反射(reflect)我们随着时间的推移降低代码库复杂性的努力趋势。 (正如我们所知，删除/添加函数会改变复杂度分数，但复杂度不会改变)。有标准的方法吗？我的意思是平均复杂度之类的东西？

Answer 1

McCabe 代码复杂度指标意味着针对函数，而不是整个程序。简而言之:如果一个函数的 McCabe 数超过了一定的限制(俗语:意大利面条代码)，您应该将其分解为几个更简单的函数。

实际衡量的是可能路径的数量。这对于单个函数来说相对容易，但对于多个函数来说相当复杂，如果它们是依赖的，也就是说，如果这些函数相互调用的话。

因此，如果您有独立的函数(例如:一个库)，您可以添加它们，但如果它们是依赖的(例如:一个成熟的程序)，您必须计算整个程序中所有可能的路径。如果节点是函数，则必须包含 McCabe 数，如果不是(例如:简单分支)，则可以将其包含为 1(一)，就像在单个函数中一样。

所以:

• 独立函数:将它们全部添加
• 独立功能:
  • 以线性方式调用(单个路径):将它们全部添加
  • 以两种方式调用(两条线性路径):在每个路径中添加函数并添加两条路径，就像函数中的分支一样
  • 以n种方式调用(n个线性路径):在每个路径中添加函数并添加所有路径，就像函数中的分支一样
  • 依赖函数:与上面类似，但是因为您需要计算所有可能的路径，所以您很快就会得到大量结果。

当然，您可以将这一切自动化。好的，您需要为您的语言编写一个解析器，能够计算所有可能的路径，这是否值得花钱……我不知道。

此外:您可以通过将一个大函数拆分为几个更简单的函数来减少函数的 MacCabe 数。现在，你如何用完整的程序来做到这一点？将其分成几个更简单的程序/库？是的，我认为这可行，所以你的想法似乎很合理。

但是工作量仍然很大。

顺便说一句:这可能是我的一个小烦恼，但我不认为 LoC 的数量与复杂性有很大关系。除了代码行数之外，LoC 是一个非常糟糕的指标。