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McCabe度量法简介：
McCabe度量法，也称为环路复杂度度量，是一种评估程序逻辑复杂度的方法。它基于程序的控制流图（Control Flow Graph, CFG），通过计算图中的环路数量来评估程序的复杂性。
McCabe复杂性度量公式：
公式为 ( V(g) = m - n + 2 )，其中：
- ( m ) 代表图中的边数（包括决策点和路径）。
- ( n ) 代表图中的顶点数（包括决策点和开始/结束点）。
例题分析：
2016年上半年试题：
对下图所示流程图采用白盒测试方法进行测试，若要满足路径覆盖，则至少需要___个测试用例。采用McCabe度量法计算该程序对环路复杂性为___。
- 流程图分析：存在6条独立路径。
- 路径覆盖测试用例：至少需要6个测试用例来覆盖所有路径。
- McCabe环路复杂度计算：边数 ( m = 10 )，顶点数 ( n = 8 )，环路复杂度 ( V(g) = 10 - 8 + 2 = 4 )。
2015年上半年试题：
若采用白盒测试方法测试以下代码，并满足条件覆盖，则至少需要___个测试用例。采用McCabe度量法算出该程序的环路复杂性为___。
int find_max(int i, int j, int k){
int max;
if(i > j) {
if(i > k){
max = i;
} else {
max = k;
}
} else {
if(j > k) {
max = j;
} else {
max = k;
}
}
return max;
}
先作图
- 代码分析：
find_max函数包含三个嵌套的决策点。 - 条件覆盖测试用例：至少需要4个测试用例来覆盖所有条件分支。
- 流程图绘制：根据代码绘制流程图，确定边数和顶点数。
- McCabe环路复杂度计算：边数 ( m = 9 )，顶点数 ( n = 7 )，环路复杂度 ( V(g) = 9 - 7 + 2 = 4 )。
环形复杂度的其他计算方法：
- 区域数：流图中的区域数等于环形复杂度。
- 边数与顶点数：流图 ( G ) 的环形复杂度 ( V(G) = E - N + 2 )，其中 ( E ) 是流图中边的条数，( N ) 是结点数。
- 判定结点数：流图 ( G ) 的环形复杂度 ( V(G) = P + 1 )，其中 ( P ) 是流图中判定结点的数目。
结论：
McCabe度量法提供了一种量化程序逻辑复杂度的方法，有助于评估程序的可维护性和潜在的错误风险。通过计算环路复杂度，开发者可以更好地理解程序结构，并采取相应的重构措施以提高代码质量。在软件测试中，了解环路复杂度有助于设计更有效的测试用例，确保程序的各个部分都经过充分测试。
