Цикломатическое число:

Z(G) = e – v + 2p

где е – число дуг графа;

v – число вершин;

р – число элементов связанности компонентов, то есть количество дуг, которое необходимо добавить к графу, чтобы сделать его абсолютно циклическим

29. Метрика оценки сложности по граничным значениям.

Все вершины графа группируются на принимающие (линейные) и вершины отбора.

Если вершина имеет один выход, то она является принимающей, если два и более, то вершиной отбора.

Скорректированная сложность вершины графа – количество вершин, которые входят в подграф вершин, управляемых этой вершиной (за исключением ее самой).

Таким образом, все принимающие вершины, кроме последней имеют скорректированную сложность «1», а последняя – «0».

Вершина отбора всегда управляет частью графа программы, прохождение вершин которого зависит от решения, принятого в этой вершине.

30. Метрика Джилба.

CL – абсолютное количество условных операторов);

cl – относительное количество условных операторов,

Модифицированная метрика Джилба

CLI – абсолютный уровень вложенности условных операторов,

cli – относительный уровень вложенности,

Для рассмотренного примера: CL = 3; cl = 3/12 = 0,25;

CLI = 2; cli = 2/12 = 0,167.

31. Метрика Чепина.

Рассматривается только внешний поток данных

1. P – вводимые переменные (входные), используемые для вычислений и вывода (они должны быть использованы в программе).

2. M – модифицируемые программы (создаваемые внутри программы переменные).

3. С – переменные, участвующие в управлении работы программы (используемые в условиях, иногда индексы – ключи доступа к данным).

4. Т – неиспользуемые в программе переменные (паразитные переменные), они не влияют на работу программного модуля, но влияют на качество окружения.

Q = a₁P + a₂M + a₃C + a₄T

Вариант: a₁ = 1; a₂ = 2; a₃ = 3; a₄ = 0,5.

32. Существенные характеристики системы метрик качества программ.

Минимальность: возможность применения минимального числа метрик.

Полнота: способность покрывать (охватывать) все факторы качества и характеристики проекта.

Ортогональность: способность независимо представлять различные аспекты программной системы при измерении.

Формальность: способность получить ту же оценку для тех же программных систем при использовании различными людьми в разное время путем применения точной, объективной и однозначной спецификации.

Применимость: присущая технологическая независимость и простота использования.

Точность: количественная мера величины ошибки, предпочтительно выраженной функцией относительной погрешности.

Достоверность (Сфокусированность): степень, с которой измерение точно отражает или оценивает определенную концепцию, которую исследователь пытается измерить.

Надежность: вероятность отказа отдельной операции программного обеспечения, применяемого для расчета метрики, в указанный промежуток времени в указанной среде.

Интерпретируемость (Прослеживаемость): интуитивная простота, с которой пользователь может понять и должным образом использовать и анализировать значения метрик.

33. Структура qMDF (Quality Metric Design Framework)

Концептуализация

1.Оценка потребностей и целей

2.Исследование осуществимости разработки

3.Определение теоретического базиса

4.Выбор атрибутов для метрики

5.Определение возможностей измерения

Планирование

1.Определение факторов и качества

2.Выбор характеристик проекта

3.Установление взаимосвязей

4.Разработка формальных спецификаций

5.Установление мер и стратегий

Разработка

1.Определение заинтересованных сторон и целей

2.Исследование моделей качества

3.Выбор подходящей модели

4. Разработка формальных спецификаций

5.Формирование метрик ПО

Валидация

1.Оценка теоретического базиса

2.Проведение экспертизы

3.Проверка данных наблюдений

4.Определение правомерности измерений

5.Принятие измерений

Тестирование

1.Проектирование жизнеспособного эксперимента

2.Проведение предварительных испытаний

3.Принятие правомерных измерений

4.Проведение испытаний и анализ

5.Окончательное оформление метрик

Анализ и контроль

Компоновка

1.Внедрение метрик

2.Описание инструментария

3.Издание директивы по использованию модели

4.Составление презентационного примера

5.Назначение механизма адаптера

34. Критерии оценки пригодности системы метрик.

Критерий оценки пригодности метрик – способность измерять следующие атрибуты качества:

Эффективность - эффективно ли разработаны конструкции?

Сложность - можно ли использовать конструкции более эффективно, чтобы уменьшить архитектурную сложность?

Понятность - увеличивает ли проект психологическую сложность?

Возможность повторного использования - поддерживает ли качество проекта возможное многократное использование?

Тестируемость и сопровождаемость - поддерживает ли структура простоту тестирования и внесения изменений?

35. Традиционные метрики оценки объектноориентированных программ.

Традиционные метрики функциональной декомпозиции и метрики проекта анализа данных измеряют структуру проекта или структуры данных независимо. Однако, объектно-ориентированные метрики должны быть в состоянии обработать функции (операции) и данные (атрибуты) как объединенный, интегрированный объект.

Метрика 1: Цикломатическая сложность (число МакКейба)

Метрика 2: Размер (длина)

Метрика 3: Процент Комментариев

36. Набор показателей Чидамбера и Кемерера

Метрика 4: Взвешенное количество методов в классах (WMC) – среднее количество методов, осуществленных в пределах класса, или взвешенная сумма сложностей методов (сложность каждого метода измерена цикломатической сложностью – числом МакКейба).

Метрика 5: Отклик класса (RFC) - общее количество всех методов данного класса и наследуемых методов, которые могут быть вызваны в ответ на сообщение, полученное объектом этого класса. Включает все методы, доступные в пределах иерархии класса.

Метрика 6: Недостаток зависимости методов (LCOM) использует переменные или атрибуты (структурные свойства классов), чтобы измерить степень подобия между методами.

Метрика 7: Связь между классами объектов (CBO) - подсчет числа других классов, с которыми соединен данный класс. Она измеряется числом отдельных не связанных иерархией наследования классов, от которых зависит данный класс.

Метрика 8: Глубина дерева наследования (DIT) - глубина вложенности класса в пределах иерархии наследования - максимальная длина от узла класса до корня дерева, измеренного количеством предков класса.

Метрика 9: Число дочерних классов (NOC) - число непосредственно подчиненных подклассов классу в иерархии.