环形复杂度详解

一、环形复杂度怎么计算

环形复杂度（Cyclomatic Complexity）是用于衡量代码复杂度的一种指标，简单说，它是一个函数中所有可能路径条数的上界。环形复杂度可以帮助开发者评估代码质量，找出潜在的软件缺陷。

环形复杂度的计算方法是通过计算程序的控制流图（Control Flow Graph，简称CFG）上的节点数和分支数，得到程序的环形复杂度。每个函数都有一个环形复杂度，通过这个指标，我们可以得知函数是否过于复杂，是否需要拆分成多个函数。

二、环形复杂度独立路径

独立路径是指程序执行过程中，不重复经过同一个边（或弧）的路径。环状结构会增加路径的数量，因此环形复杂度代表了独立路径条数的上限。

通过计算控制流图找出所有独立路径，可以用来测试和覆盖测试。控制流图中每个节点都是至少一个路径的终点，因此找到所有节点并且将它们连接起来，可以得到程序的所有可能路径。

三、环形复杂度的三种计算方法

计算环形复杂度有三种方法：

基于图论

function getCyclomaticComplexityUsingGraph(controlFlowGraph) {
  const edges = controlFlowGraph.edges();
  const nodes = controlFlowGraph.nodes();
  const complexity = edges.length - nodes.length + 2;
  return complexity;
}

该方法利用图中的节点和边数的关系求解环状结构，可以在代码编辑器中对应的插件中使用。

基于解析树

function getCyclomaticComplexityUsingAST(ast) {
  const nodes = [];
  const edges = [];
  traverse(ast, {
    enter(node, parent) {
      nodes.push(node);
      if (parent) {
        edges.push([parent, node]);
      }
    }
  });
  const complexity = edges.length - nodes.length + 2;
  return complexity;
}

该方法利用语法树求解环状结构，需要解析AST。因为语言的复杂性可能要编写很多代码，因此不适合简单的程序。

基于程序文本

function getCyclomaticComplexityUsingCode(text) {
  const complexity = text.split(/\b(if|while|for|case).+\{/g).length - 1;
  return complexity;
}

该方法基于程序文本计算环形复杂度。这种方法不需要解析语法树或者图，可以快速地获得环形复杂度。

四、环形复杂度公式

环形复杂度的公式如下：

M = E - N + 2

M为环形复杂度，E为图中边的数量，N为图中节点的数量。

五、环形复杂度意义

环形复杂度可以用于衡量代码质量、可维护性和可读性。一般来说，环形复杂度越高，代码就越难懂、难以维护。

通常情况下，环形复杂度超过10就表明代码过于复杂，需要对代码进行拆分或者重构。

六、环形复杂度计算公式

通过基于程序文本计算环形复杂度的方法，环形复杂度的计算公式如下：

M = P + 1

M为环形复杂度，P为程序中的if语句、while语句、for语句和case语句数量。

七、环形复杂度四种方法

我们可以使用不同的方法来计算环形复杂度：

图论法
解析树法
边界计数法
公式计算法

八、环形复杂度例题

在下面的代码中，为while循环，if分支和函数调用等控制语句计算环形复杂度。

function playGame(score) {
  let level;
  if (score >= 80) {
    level = 3;
  } else if (score >= 60) {
    level = 2;
  } else {
    level = 1;
  }
  
  while (score > 0) {
    if (score >= 10) {
      score -= 10;
    } else {
      score -= 5;
    }
  }
  
  return level;
}

计算过程如下：

if语句、while语句和函数调用语句数量为4，环形复杂度为4。
根据控制流图可以得到，节点数为7，边数为8，环形复杂度为8-7+2=3。
根据公式计算，P=4，环形复杂度为5。

九、环形复杂度区域怎么看

计算环形复杂度还需要考虑控制流图的区域数量，区域数量是指图中的紧凑区域。区域数量可以帮助开发者评估代码性能，找出代码中的瓶颈区域。

一个区域是由一个顶点和一组出度等于入度的边组成的。选择一个区域作为基本区域，然后通过合并顶点的方式来计算区域数量，具体实现可以使用Tarjan算法和Depth First Spanning Tree。

十、环形复杂度区域数选取

环形复杂度区域的计算往往与程序的结构有关，因此选择合适的区域数很重要。常见的选择有：

函数或者方法（如Control Abstraction一章节所述）
文件
目录
系统
业务流程

十一、小结

环形复杂度是度量代码复杂度的一个重要指标，可以帮助开发者评估代码质量和可维护性。我们通过对环形复杂度的计算方法、公式和计算例子等方面的介绍，了解了环形复杂度的定义和计算方式。

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