我们如何评价软件写得好还是坏？

　　软件自身是一种固化的思维，因此从本质上来看，软件是不可度量的。

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　　但这并不意味着软件不需要度量，而只是说软件中的度量大多都有一定限度。

　　应用各种度量数据的时候一旦跨过这种限度，结果就会适得其反。

　　在这篇文章里，我们将考查一下现有的，对软件进行度量的方法(注意：这篇里主要考察别人的方法，不是我自己的)。

　　可能不全面，不足的地方欢迎大家进行补充。

　　对软件“直观可见的质量属性”的度量比较简单，比如：Bug率，性能等，这里就不提了。

　　这里主要关注的是软件的内在的，不直观可见的质量属性。

　　圈复杂度

　　圈复杂度主要用于度量函数或方法，从《代码大全》中可以找到圈复杂度的描述。

　　关于圈复杂度：Tom McCabe曾经建议使用下面的方法来度量复杂度。在这一方法中为了计算复杂度首先要计算子程序中的决策点(decision points)，规则如下：

　　从函数***行一致往下通过程序

　　一旦遇到以下关键字或者同类的词就加1：if,while,repeat,for,and,or

　　给case语句中的每一种情况加1 --Steve McConell 《代码大全》

　　很多静态分析工具都直接提供对圈复杂度的度量，而圈复杂度本身歧义性很小，是非常难得的指标，高于15的代码基本很难看懂。

　　但圈复杂度更适合用于度量编码的结果，对高层设计则不太适用。

　　响应集

　　响应集是指类的各个方法直接调用的函数数目。响应集无疑的应该尽可能的小，根据得墨忒耳法则：某个对象的任何方法都应该只调用属于以下情形的方法。

 
 
 
  
  
  　　classDemeter  
  
  
  　　{  
  
  
  　　private:  
  
  
  　　A* a;  
  
  
  　intfunc();  
  
  
  　public:  
  
  
  　　//...  
  
  
  　　voidexample(B& b);  
  
  
  　　voidDemeter::example(B& b)  
  
  
  　　{  
  
  
  　　C c;  
  
  
  　　intf = func(); //<---- 类自己的方法  
  
  
  　　b.invert(); //<----传入参数的方法，当然参数本身也可能是函数  
  
  
  　　a = newA();  
  
  
  　　a->setActive();//<---创建的对象所拥有的方法  
  
  
  　　c.print(); //<---创建的，并归自己所有的对象的方法  
  
  
  　　}  
  
  
  　　};

　　---摘自《程序员修炼之道》

　　关系内聚性(H)

　　在度量包时可以用包内部类的数目除以包内类的总数，其比值用来表示包得内聚性。如果用R表示包内部得类关系数目，用N表示包内类总数。那么：

　　H = (R+1)/N

　　不稳定性(I)

　　不稳定性由输入耦合度（Ca)与输出耦合度(Ce)计算而来。

　　包得输入耦合度是指处于包外部，但依赖于包内类的数目。

　　包得输出耦合度是指包内部的依赖于包外部类的类数目。

　　这样I = Ce / （Ca+ Ce)

　　抽象性(A)

　　包的抽象性用抽象类的数目和包中所有类的数目进行计算。

　　假如说包中类的总数是Nc, 抽象类的数目是Na ,那么抽象度A = Na/Nc

　　关系内聚性(H)，不稳定性(H)，抽象性(H)的进一步说明，请参见《敏捷软件开发：原则，模式与实践》一书。

　　这些度量指标无疑是有意义的，都可以用来评价软件写的好还是坏，但却不解决这样一个问题：

　　如果一个方案在关系内聚性(H)，不稳定性(H)，抽象性(H)上都有好的表现，复杂度有没有提高？如果说复杂度因此而提高了，那么这种额外支出的复杂度值不值得？

　　如果我们认为复杂度是软件的根本问题，那么在满足需求的前提下，使软件简单化就是最关键的使命（比灵活性等重要）。既如此，究竟应该如何度量软件的复杂度呢？

　　这是一个需要进一步展开的话题，我完善后会进一步和大家分享。

本文题目：我们如何评价软件写得好还是坏？
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