McCabe的复杂性度量和独立路径

Question

int maxValue = m[0][0];         
for (int i = 0; i < N; i++) 
{               
    for (int j = 0; j < N; j++) 
    {                    
        if ( m[i][j] >maxValue )        
        {                 
            maxValue = m[i][j];     
        }                     
    }                    
}                   
cout<<maxValue<<endl;           

int sum = 0;                
for (int i = 0; i < N; i++)     
{                   
    for (int j = 0; j < N; j++)     
    {                    
        sum = sum + m[i][j];            
    }                    
} 
cout<< sum <<endl;

对于上面的代码，如果我们绘制一个像这样的流程图，那么基本的独立路径就会跟随六个 路径1：1 2 3 10 11 12 13 19
路径2：1 2 3 10 11 12 13 14 15 18 13 19
路径3：1 2 3 10 11 12 13 14 15 16 17 15 18 13 19
路径4：1 2 3 4 5 9 3 10 11 12 13 19
路径5：1 2 3 4 5 6 8 5 9 3 10 11 12 13 14 15 16 17 15 18 13 19
路径6：1 2 3 4 5 6 7 8 5 9 3 10 11 12 13 14 15 16 17 15 18 13 19

所以这里的问题是根据给定的代码路径2,3,4无法测试（注意循环中的“N”）。那么可以不在基本集中给出实际的执行路径吗？... 或者根据macabe复杂度指标，我们必须更改上面给出的代码。因为我的导师说我们必须更改代码，他说有非结构化的循环所以我们必须更改代码。 （我也没有看到非结构化的循环） 但我的感觉是，如果我们改变代码，实际输出可能会与预期输出不同。所以请有人解释一下

Answer 1

1）McCabe的复杂度可以计算为决策点的数量+ 1.在您的情况下，有5个决策点（节点3,5,6,13和15）意味着代码片段的McCabe复杂度为5对于McCabe复杂性来说，+1 = 6.6并不是太高：当然，考虑到实现必须提供的功能，人们仍然认为它太高。 >

2）McCabe的复杂性与方法/程序的可测试性有关，但与特定路径的可测试性无关。路径是可行的（=存在强制执行通过此路径的变量的值），但McCabe的复杂性很高兴不知道这些并发症。如果你真的想研究路径的可行性，请记住一般来说问题是不可判定的，但是有许多实用的数据流分析算法可供使用。

3）如果我们更改代码实际输出可能与预期输出不同当然，您不能引入任意更改并希望结果将是相同的。然而，这可能是您的导师所期望的，有一种方法可以重构您的代码，使得产生的输出保持不变，并且McCabe的复杂性下降。例如，考虑一下你是否真的需要分开计算最大值和总和的任务。