Другое применение цикломатической сложности — определение количества тестов, необходимых цикломатическая сложность для полного покрытия кода. Хотя высокая цикломатическая сложность любой данной функции не является концом света, она может указывать на более серьезную проблему. Функции высокой сложности сложнее поддерживать, и они подвержены большему количеству ошибок, так как есть больше вещей, которые могут пойти не так. А более сложные функции напрямую приводят к более сложным модульным тестам, что может затруднить поддержку кода в долгосрочной перспективе из-за сложности тестирования. Цикломатическая сложность — это метрика кода, которую можно просмотреть во многих интегрированных средах разработки, таких как Visual Studio.
» ортогональны, ведь одну и ту же цель можно достигнуть несколькими путями, а значит на один вопрос «ЧТО? Именно тут и проявляется связь между самодокументированным кодом и навыками проектирования автора, позволяющими сделать код читаемым. Иначе говоря, читая код, мы узнаем, КАК задача решена, а не ЧТО за задача была поставлена (или ПОЧЕМУ). Узнать какую задачу код решает тоже можно, но чтобы это перестало быть предположением, вам нужно будет потратить очень много усилий (например, запустить, протестировать, и т.д.).
В данном случае использовались только процедурные свойства Java, поэтому для корректного решения первой задачи, в соответствие условию, нужно написать никак не меньше меньше 10 тестов, чтобы “добиться 100% покрытия”. Для решения первой задачи, где требуется 100% покрытие по Ветвлению, пришлось написать 10 тестов на 34 строки кода. Некоторые разработчики для оценки сложности предпочитают соотносить суммарную ЦС с количеством строк всего кода проекта. Для примера рассмотрим нижеприведённую программу, состоящую из последовательного применения двух операторов if-then-else. Это соответствие характеризуется цикломатической сложностью как «количество циклов плюс количество компонентов».
Количество тест-кейсов прямо коррелирует с цикломатической сложностью в том смысле, что количество тест-кейсов при таком подходе равно цикломатической сложности модуля. Большая цикломатическая сложность программы (модуля) как правило означает запутанность кода, и повышение риска ошибок при модификации кода. В примере выше у функции sum цикломатическая сложность равна единице, а у функции abs — двойке, так как она содержит ветвление, а значит два независимых пути выполнения. Это может рассматриваться как вычисление числа линейно независимых циклов, которые существуют в графе, то есть тех циклов, которые не содержат в себе других циклов. Надо учитывать, что каждая точка выхода из цикла становится точкой входа в него, то есть по крайней мере одна итерация его для каждой точки выхода.
Иногда — в силу особенностей писавшего ее программиста (случайная сложность). И хотя нельзя однозначно описать эту сложность, существуют способы, позволяющие хотя бы частично ее оценить. Существует множество более специфичных метрик — количество и длина строк, время сборки, количество коммитов на один файл, размер готового образа. Чем больше вы снимаете метрик и чем больше ограничений на их значения ставите — тем здоровее ваш проект. Наша платформа понимания приложений, SMART TS XL, содержит надежную технологию Software Intelligence®, которая помогает командам проводить ценные исследования, отображать зависимости и анализировать влияние.
Метрика программного обеспечения определяется как количественная мера атрибута, которым обладает система программного обеспечения в отношении стоимости, качества, размера и графика. Другое применение цикломатической сложности — при детерминизме числа проведённых тестов, необходимых для достижения тщательного покрытия тестированием модуля. Вам следует начать с модульного разделения кода на более мелкие и более управляемые функции, используя такие методы, как рефакторинг и абстракция. Отдавайте предпочтение ясности над сложностью, поскольку более простой код не только легче понять, но и облегчает совместную работу. Крайне важно найти баланс между снижением цикломатической сложности и удовлетворением функциональных требований.
Но мне кажется это тот первый необходимый толчок, который позволит программистам начать рефакторить и приводить свой код в нужное состояние. В итоге, программисты смогут лучше отражать модели решаемых проблем в коде. Программисту, читающему код, нужно “распутать ниточку”, понять какую именно задачу решает код.
Нетрудно заметить, что это демонстрирует прямую корреляцию между снижением КК и повышением ремонтопригодности. Примеры из реальной жизни подчеркивают практическую значимость управления цикломатической сложностью для обеспечения надежных, масштабируемых и обслуживаемых программных систем. Интеграция таких инструментов в рабочий процесс разработки обеспечивает анализ в реальном времени, помогая разработчикам принимать обоснованные решения в процессах кодирования и рефакторинга. Цикломатическая сложность используется в качестве одного из параметров в индексе удобства сопровождения (англ. maintainability index)[6]. Концепция ЦС впервые описана в 1970х Томасом Маккейбом (поэтому называется еще «сложностью программы по Маккейбу») в книге о структурном тестировании и создании правильных тест-кейсов. В каждой строке кода указано правило, согласно которому метрика была увеличина.
Чем выше ЦС, тем больше тестов, а платят тестировщику только за потраченное время жизни, а не сдельно за каждый тест. Однако, следует заметить, что аксиоматически этот метод refactoring’а (декомпозиция) не уменьшает общую ЦС кода, обусловленную бизнес-логикой, а главное конкретной реализацией сложного модуля разработчиком. Для примера рассмотрим метод int next() из класса Radio, который увеличивает текущий номер радиостанции с определенным условием. Следующие шаги должны быть выполнены для вычисления Cyclomatic сложности и разработки тестовых случаев. Поскольку сложность рассчитана как 3, для полного охвата пути для приведенного выше примера необходимы три контрольных примера. Нотация Flow Graph для программы определяет несколько узлов, соединенных через ребра.
В реальном мире примеры цикломатической сложности (CC) оказываются незаменимыми для поддержания качества программного обеспечения. Рассмотрим фрагмент кода, который отличается высокой сложностью из-за вложенных циклов и сложных условных операторов. Применение метрик CC раскрывает сложность, помогая разработчикам структур принятия решений. Устанавливая пороговые значения и используя инструменты для измерения CC, команды могут определить области, требующие внимания. Например, устаревшая система может демонстрировать повышенный уровень CC, что указывает на потенциальные проблемы с обслуживанием. Другие метрики, такие как вторая команда и количество ребер в графе потока управления, дополняют понимание структуры кода и ее потенциального влияния на удобство сопровождения.
Цикломати́ческая сло́жность програ́ммы (англ. cyclomatic complexity of a program) — структурная (или топологическая) мера сложности компьютерной программы. Рефакторинг упрощает сложные структуры, уменьшает количество ошибок и повышает качество программного обеспечения. Анализ фрагментов кода «до» и «после» предоставляет ощутимые доказательства улучшений, достигнутых благодаря рефакторингу.
Более того, сокращение CC часто связано с такими методами информатики, как модульность, соблюдение шаблонов проектирования и минимизация сложного кода и путей выполнения. Чтобы понять цикломатическую сложность, необходимо понять концепцию отдельных путей внутри графа потока управления. По своей сути CC рассчитывается на основе графа потока управления программы, где узлы представляют отдельные операторы, а количество ребер отображает поток управления между ними.
Вы можете отсортировать по сложности в порядке убывания, чтобы просмотреть наиболее проблемные пространства имен. Visual Studio и другие IDE вычисляют совокупную сложность целых классов и пространств имен, что может быть полезно для отслеживания наиболее сложных классов. Вы можете сортировать по наибольшей сложности и детализировать отдельные функции. В графе узлы (или ноды, nodes), обозначают задачи (processing tasks), а рёбра обозначают пути выполнения (control flow). К сожалению, это всё ещё не позволяет нам ответить на вопрос насколько хорошо код отражает модель решаемой проблемы.
По большей части сложность от 6 до 8, вероятно, хороша, если сам код хорошо отформатирован. Все, что от 8 до 15, сомнительно, а все, что больше 15, вероятно, не очень хорошо. Все, что больше 25, почти наверняка является проблемой, если не доказано обратное.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
