什么是圈复杂度?

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圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是衡量计算机程序复杂程度的一种措施。它根据程序从开始到结束的线性独立路径的数量计算得来的。

圈复杂度越高,代码就越难复杂难维护。坑就越大。。。

  • 从1开始,一直往下通过程序。
  • 一但遇到以下关键字,或者其它同类的词,就加1:if,while,repeat,for,and,or。
  • 给case语句中的每一种情况都加1。

例如下面这个函数,圈复杂度为1,意味着代码只有一条路径。:

def add(a, b):
  return a + b

对于有一条分支的代码,它的圈复杂度为 2 ,比如下面递归计算阶乘的代码:

def factorial(n):
  if n == 0:
    return 1
  else:
    return n * factorial(n-1)

它的计算方法很简单:

计算公式1:V(G)=E-N+2P。其中,E表示控制流图中边的数量,N表示控制流图中节点的数量,P图的连接组件数目(图的组件数是相连节点的最大集合)。因为控制流图都是连通的,所以P为1.

 

python 计算算法复杂度 python 圈复杂度_python 计算算法复杂度

 

 

如何测量程序的圈复杂度?

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在 Python 中可以使用 mccabe 包测量程序的圈复杂度。

只需要很简单的一行命令即可安装mccabe

pip install mccabe

运行下面这行命令,就可以检测test.py的圈复杂度

python -m mccabe --min 5 test.py

其中 --min 5 是指最小允许的圈复杂度,高于5的圈复杂度则输出出来,如下图:

 

python 计算算法复杂度 python 圈复杂度_控制流_02

 

第一个输出的结果是,91行的roundRobin函数,复杂度为7.

 

代码质量优化

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把子程序的一部分提取成另一个子程序,不会降低整个程序的复杂度,只是把决策点移到其他地方,但是这样做可以降低你在同一时间必须关注的复杂度水平。由于重点是要降低你需要在头脑中同时考虑的项目的数量,所以降低一个给定程序的复杂度是有价值的。

 

python 计算算法复杂度 python 圈复杂度_条件式_03

 

1.提炼函数(php为例,下面一样):

function test($number){	
  if($number < self::MIN_NUMBER)
  {
    $number = self::MIN_NUMBER;
  }
  for($i = 0; $i < $number; $i++){
    //some code	
  }
}

可以替换成下面这种模式:

function test($number){	
  $number = getMin($number);
  for($i = 0; $i < $number; $i++){
    //some code	
  }
}
function getMin($number){
  if($number < self::MIN_NUMBER){
    return self::MIN_NUMBER;
  }
  return $number
}

 

2.替换算法(把复杂算法替换为另一个更清晰的算法):

if($str == 'China'){
  $result = '中国人';
}
else if($str == 'US'){
  $result = '美国人';
}
else if($str == 'France'){
  $result = '法国人';
}

变成这样:

$people = [
  'China' => '中国人',
  'US' => '美国人',
  'France' => '法国人'
];
$result = $people[$str];

 

3.逆向表达(调换条件表达顺序达到简化复杂度):

if((条件1 && 条件2) || !条件1){
  return true;
}
else{
  return false;
}

变成这样:

if(条件1 && !条件2){
  return false;
}
return true;

 

4.分解条件(对复杂条件表达式(if、else)进行分解并提取成独立函数):

if(do_some_1($number) || do_some_2($number)){
  $number = $number.$someStr1.$someStr2.'123456789';
}
else{
  $number = $number.$someStr3.$someStr4.'123456789';
}

变成这样:

if(do_some_fun($number)){
  $number = do_some_fun1($number);
}
else{
  $number = do_some_fun2($number);
}

 

5.合并条件(将这些判断合并为一个条件式,并提取成独立函数):

if($x < 1) return 0;
if($y > 10) return 0;
if($z != 0) return 0;

变成这样:

if(get_result($x,$y,$z)) return 0;

 

6.移除控制标记(可以使用break和return取代控制标记。):

$bool = false;
foreach($arrs as $arr){
    if(!$bool){
        if($arr == 1){
            someFunction();
            $bool = true;
        }
        if($arr == 2){
            someFunction();
            $bool = true;
        }
    }
}

变成这样:

foreach($arrs as $arr){
    if($arr == 1 || $arr == 2){
        someFunction();
    }
    break;
}

 

7.以多态取代条件式(将整个条件式的每个分支放进一个子类的重载方法中,然后将原始函数声明为抽象方法。由于php是弱类型语言,这里体现的有点模糊):

switch ($cat){
    case ‘fish’:
        eatFish();
    case ‘moss’:
        eatMoss();
}
function eatFish() {
    echo "Whale eats fish";
}
function eatMoss() {
    echo "Whale eat moss";
}

变成这样:

interface Eat {
    function eatFish();  
    function eatMoss();
}

class Whale implements Eat {
    public function eatFish() {
        echo "Whale eats fish";
    }
    public function eatMoss() {
        echo "Whale eat moss";
    }
}

 

8.参数化方法(建立单一函数,以参数表达那些不同的值):

$result = min(lastUsage(), 100) * 0.03;
if(lastUsage() > 100){
    $result += (min(lastUsage(), 200) - 100) * 0.05;
}

变成这样:

$result = getMin(0,100) * 0.03;
$result += getMin(100,200) * 0.03;

function getMin($start, $end){
    if(lastUsage() > $start){
        return (min(lastUsage(),$end) - $start);
    }
    return 0;
}

 

9.明确函数取代参数(针对该参数的每一个可能值,建立一个独立函数):

if($name == 'width'){
    $width = $value;
}
else if ($name == 'height'){
    $height = $value;
}

变成这样:

function setWidth($value){
    $width = $value;
}
function setHeight($value){
    $height = $value;
}