計算環復雜度有哪些方法

⑴ 環形復雜度的計算方法

環形復雜度的計算方法 * 可以用下列任何一種方法計算環形復雜度
1、流圖G的環形復雜度V(G)=區域數
2、流圖G的環形復雜度V(G)=E-N+2，其中，E是流圖中邊的條數，N是結點數。
3、流圖G的環形復雜度V(G)=P+1，其中，P是流圖中判定分支點的數目。

⑵ 計算環路復雜方法有哪些

您好。（1）流圖中的區域數等於環形復雜度。
（2）流圖G的環形復雜度V(G)=E-N+2，其中，E是流圖中邊的條數，N是結點數。
（3）流圖G的環形復雜度V(G)=P+1，其中，P是流圖中判定結點的數目。

⑶ 如何計算環形復雜度

環形復雜度是一種為程序邏輯復雜性提供定量測度的軟體度量，將該度量用於計算程序的基本的獨立路徑數目，為確保所有語句至少執行一次的測度數量的上界。

⑷ 時間復雜度的幾種計算方法

時間復雜度是就程序中的不定循環而言的。即隨著某個變數的改變，循環體被執行次數的函數。
如單重循環的復雜度為一次，二重循環的時間復雜度為平方。

⑸ 這個圖的環域復雜度為多少急！！！！

環形復雜性是定量測量軟體度量一個程序的邏輯的復雜性，該措施的基本計算程序的獨立路徑的數目，以確保所有的語句至少執行一次的上界的數量的量度。

圈復雜度的計算方法

環復雜

1，一些地區在流程圖中可以使用以下方法等於計算的復雜的環

2，流圖G環復合V（G）= EN 2，其中，E是流圖中的邊緣的數目，N是節點的數目。

3的流圖G環形復雜V（G）= P +1，其中，P是的流程圖確定的節點的數目。

復雜的環使用

*程序環形的復雜性依賴於程序的控制流的復雜性，並依賴於該程序的結構的復雜性。環形的復雜性也增加，當程序或循環次數的增加分行的數目，所以它是一種定量測量的測試難度，最終的軟體可靠性也可以得到一定的預測。
*實踐表明，模塊的大小為V（G）≤10是適當的，即，V（G）≤10是一種更科學模塊規模的精確的上限。

⑹ 根據左圖給出的程序流程圖，完成以下要求： （1）畫出相應的控制流圖。（2）計算環形復雜度。

這么多年了 有答案嗎

⑺ 軟考軟體設計師McCabe環路復雜度，09年的兩個題，為什麼不一樣

這個啊，我也困惑了好久，後來找資料看了下，計算方法其實有3種：

環形復雜度定量度量程序的邏輯復雜度。描繪程序控制流的流圖之後，可以用下述3種方法中的任何一種來計算環形復雜度。
（1）流圖中的區域數等於環形復雜度。
（2）流圖G的環形復雜度V(G)=E-N+2，其中，E是流圖中邊的條數，N是結點數。
（3）流圖G的環形復雜度V(G)=P+1，其中，P是流圖中判定結點的數目。

自己是這樣理解的：

這種環路度量法，計算的思路是這樣的：它是考慮控制的復雜程度，即條件選擇的分支繁雜程度。

這個可能比較抽象，還是用例題來說吧。看圖：

分別用三種方法來計算2道題

第一題圖到了c開始條件判斷形成分支D,E；E這里又按條件來判斷是否繼續到F還是按一個自環做循環然後再到F，然後再回到B

（1）流圖中的區域數等於環形復雜度。

注意區域塊可以看作是按不同條件形成的數據操作分支塊，比如橙色塊就可以看做滿足Z<t那條分支（下面那個圖還要滿足cond==true）處理的數據操作塊，注意了，下面那個圖G節點不是有個自環的循環嗎？為什麼那個循環不自成一塊，而節點E的自環就要自成一塊呢？你要這樣理解：下圖的G點不錯是有自環，但是這個自環按MCCABE的理解對整個系統的復雜度沒影響，其實就是沒有形成分支，即數據到了G節點都要做循環，也就是說下圖的G節點搞個自環是來干擾大家的，完全可以把它簡化成上面圖的G點。而E節點的自環注意有個條件P<=5，也就是說這個自環是條件判斷的結果，也就是說對復雜度有影響所以不能忽略，假如這里把條件P<=5去掉，也就是說到了E節點先不管三七二十一先來做個循環再去判斷然後再去到F的話那E點的自環也應該忽略。

所以按區域劃分：上圖3塊，下圖4塊。復雜度分別是：3，4
（2）流圖G的環形復雜度V(G)=E-N+2，其中，E是流圖中邊的條數，N是結點數。

有了前面的分析，現在就好做了：

上圖：8-7+2=3

下圖：9-7+2=4（注意E不是10，因為G節點的自環弧線要忽略掉）
（3）流圖G的環形復雜度V(G)=P+1，其中，P是流圖中判定結點的數目。

判斷節點：

上圖：C,E，2個點，復雜度2+1=3

下圖：CED,3個點，復雜度3+1=4

⑻ 時間復雜度的計算方法

時間復雜度1. 演算法復雜度分為 時間復雜度和空間復雜度。
作用： 時間復雜度是度量演算法執行的時間長短；而空間復雜度是度量演算法所需存儲空間的大小。
2. 一般情況下，演算法的基本操作重復執行的次數是模塊n的某一個函數f（n），因此，演算法的時間復雜度記做：T（n）=O（f（n））
分析：隨著模塊n的增大，演算法執行的時間的增長率和f（n）的增長率成正比，所以f（n）越小，演算法的時間復雜度越低，演算法的效率越高。
3. 在計算時間復雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，在找出T（n）的同數量級（它的同數量級有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出後，f（n）=該數量級，若T(n)/f(n)求極限可得到一常數c，則時間復雜度T（n）=O（f（n））
例：演算法：
for（i=1;i<=n;++i）
{
for(j=1;j<=n;++j)
{
c[ i ][ j ]=0; //該步驟屬於基本操作 執行次數：n的平方 次
for(k=1;k<=n;++k)
c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //該步驟屬於基本操作 執行次數：n的三次方 次
}
}
則有 T（n）= n的平方+n的三次方，根據上面空號里的同數量級，我們可以確定 n的三次方 為T（n）的同數量級
則有f（n）= n的三次方，然後根據T（n）/f（n）求極限可得到常數c
則該演算法的 時間復雜度：T（n）=O（n的三次方）
希望能解決您的問題。

⑼ 演算法的環路復雜度的概念

看下數據結構，簡單解釋下： 演算法復雜度包括時間復雜度和空間復雜度。 時間復雜度就是執行演算法所需要的時間（執行多少次賦值、比較、判斷等操作），空間復雜度就是執行該演算法需要消耗多少存儲空間。 2者都是越低越好，但往往不能兼顧，