McCabe度量法（McCabe’s Cyclomatic Complexity）是由Thomas McCabe提出的一種用于衡量程序模塊環路復雜性的軟件度量方法。它通過分析代碼的控制流結構來評估程序的復雜度，幫助開發者識別難以維護或測試風險較高的代碼區域。

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一、McCabe度量法的核心原理

McCabe度量法基于以下兩個關鍵思想：

1. 環路復雜度反映程序中的獨立路徑數量：復雜度值等于覆蓋所有可能執行路徑所需的最小測試用例數。
2. 控制流圖的結構決定復雜度：通過程序的控制流圖（Control Flow Graph, CFG）計算復雜度。

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二、計算環路復雜度的三種方法

以下是三種等效的計算方式，適用于不同場景：

1. 基于控制流圖的公式

[ V(G) = E - N + 2P ]

• (E)：控制流圖中的邊（Edges）數量
• (N)：控制流圖中的節點（Nodes）數量
• (P)：連通分量數量（通常 (P=1)，即單個程序模塊）

示例：
假設某程序的控制流圖有 5個節點 和 6條邊，則：
[ V(G) = 6 - 5 + 2 \times 1 = 3 ]

2. 基于決策點的公式

[ V(G) = \text{決策點數量} + 1 ]

• 決策點：條件語句（如 if、else、case）、循環（如 while、for）等分支結構。

示例：
若代碼包含 2個if語句 和 1個for循環，則：
[ V(G) = (2 + 1) + 1 = 4 ]

3. 基于閉合區域的公式

[ V(G) = \text{控制流圖中的閉合區域數} + 1 ]

• 閉合區域：由邊和節點圍成的封閉區域（類似流程圖中的環）。

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三、計算步驟（以控制流圖為例）

以以下代碼片段為例：

def example(a, b):if a > b:print("a更大")else:print("b更大或相等")for i in range(3):print(i)

步驟1：繪制控制流圖

        開始↓[a > b?] → Yes → 打印"a更大" → 進入循環↓ No打印"b更大或相等" → 進入循環↓[循環i=0,1,2] → 打印i → 循環結束↓結束

步驟2：統計參數

• 節點（(N)）：6（開始、判斷、兩個打印節點、循環判斷、結束）
• 邊（(E)）：7（判斷到兩個分支、循環體到循環判斷等）
• 連通分量（(P)）：1

步驟3：應用公式

[ V(G) = 7 - 6 + 2 \times 1 = 3 ]

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四、環路復雜度的意義與推薦值

• 閾值建議：
  • 1-10：簡單模塊，易于測試和維護。
  • 10-20：中等復雜度，需謹慎設計。
  • >20：高風險代碼，建議重構。
• 實際應用：
  • 測試用例設計：復雜度值等于最小測試用例數。
  • 代碼審查：識別復雜函數，降低維護成本。

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五、示例分析

代碼片段

public void process(int x) {if (x > 0) {System.out.println("正數");} else if (x < 0) {System.out.println("負數");} else {System.out.println("零");}for (int i = 0; i < x; i++) {doSomething();}
}

計算復雜度

• 決策點：2個if-else + 1個for循環 → 3個決策點
• 復雜度：( V(G) = 3 + 1 = 4 )
• 最小測試用例數：需4組測試覆蓋所有路徑。

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總結

McCabe度量法通過量化控制流結構的復雜度，幫助開發者評估代碼的可維護性和測試難度。掌握其計算規則，能有效指導代碼優化和測試設計，提升軟件質量。