计算环复杂度有哪些方法

⑴ 环形复杂度的计算方法

环形复杂度的计算方法 * 可以用下列任何一种方法计算环形复杂度
1、流图G的环形复杂度V(G)=区域数
2、流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2，其中，E是流图中边的条数，N是结点数。
3、流图G的环形复杂度V(G)=P+1，其中，P是流图中判定分支点的数目。

⑵ 计算环路复杂方法有哪些

您好。（1）流图中的区域数等于环形复杂度。
（2）流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2，其中，E是流图中边的条数，N是结点数。
（3）流图G的环形复杂度V(G)=P+1，其中，P是流图中判定结点的数目。

⑶ 如何计算环形复杂度

环形复杂度是一种为程序逻辑复杂性提供定量测度的软件度量，将该度量用于计算程序的基本的独立路径数目，为确保所有语句至少执行一次的测度数量的上界。

⑷ 时间复杂度的几种计算方法

时间复杂度是就程序中的不定循环而言的。即随着某个变量的改变，循环体被执行次数的函数。
如单重循环的复杂度为一次，二重循环的时间复杂度为平方。

⑸ 这个图的环域复杂度为多少急！！！！

环形复杂性是定量测量软件度量一个程序的逻辑的复杂性，该措施的基本计算程序的独立路径的数目，以确保所有的语句至少执行一次的上界的数量的量度。

圈复杂度的计算方法

环复杂

1，一些地区在流程图中可以使用以下方法等于计算的复杂的环

2，流图G环复合V（G）= EN 2，其中，E是流图中的边缘的数目，N是节点的数目。

3的流图G环形复杂V（G）= P +1，其中，P是的流程图确定的节点的数目。

复杂的环使用

*程序环形的复杂性依赖于程序的控制流的复杂性，并依赖于该程序的结构的复杂性。环形的复杂性也增加，当程序或循环次数的增加分行的数目，所以它是一种定量测量的测试难度，最终的软件可靠性也可以得到一定的预测。
*实践表明，模块的大小为V（G）≤10是适当的，即，V（G）≤10是一种更科学模块规模的精确的上限。

⑹ 根据左图给出的程序流程图，完成以下要求： （1）画出相应的控制流图。（2）计算环形复杂度。

这么多年了 有答案吗

⑺ 软考软件设计师McCabe环路复杂度，09年的两个题，为什么不一样

这个啊，我也困惑了好久，后来找资料看了下，计算方法其实有3种：

环形复杂度定量度量程序的逻辑复杂度。描绘程序控制流的流图之后，可以用下述3种方法中的任何一种来计算环形复杂度。
（1）流图中的区域数等于环形复杂度。
（2）流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2，其中，E是流图中边的条数，N是结点数。
（3）流图G的环形复杂度V(G)=P+1，其中，P是流图中判定结点的数目。

自己是这样理解的：

这种环路度量法，计算的思路是这样的：它是考虑控制的复杂程度，即条件选择的分支繁杂程度。

这个可能比较抽象，还是用例题来说吧。看图：

分别用三种方法来计算2道题

第一题图到了c开始条件判断形成分支D,E；E这里又按条件来判断是否继续到F还是按一个自环做循环然后再到F，然后再回到B

（1）流图中的区域数等于环形复杂度。

注意区域块可以看作是按不同条件形成的数据操作分支块，比如橙色块就可以看做满足Z<t那条分支（下面那个图还要满足cond==true）处理的数据操作块，注意了，下面那个图G节点不是有个自环的循环吗？为什么那个循环不自成一块，而节点E的自环就要自成一块呢？你要这样理解：下图的G点不错是有自环，但是这个自环按MCCABE的理解对整个系统的复杂度没影响，其实就是没有形成分支，即数据到了G节点都要做循环，也就是说下图的G节点搞个自环是来干扰大家的，完全可以把它简化成上面图的G点。而E节点的自环注意有个条件P<=5，也就是说这个自环是条件判断的结果，也就是说对复杂度有影响所以不能忽略，假如这里把条件P<=5去掉，也就是说到了E节点先不管三七二十一先来做个循环再去判断然后再去到F的话那E点的自环也应该忽略。

所以按区域划分：上图3块，下图4块。复杂度分别是：3，4
（2）流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2，其中，E是流图中边的条数，N是结点数。

有了前面的分析，现在就好做了：

上图：8-7+2=3

下图：9-7+2=4（注意E不是10，因为G节点的自环弧线要忽略掉）
（3）流图G的环形复杂度V(G)=P+1，其中，P是流图中判定结点的数目。

判断节点：

上图：C,E，2个点，复杂度2+1=3

下图：CED,3个点，复杂度3+1=4

⑻ 时间复杂度的计算方法

时间复杂度1. 算法复杂度分为 时间复杂度和空间复杂度。
作用： 时间复杂度是度量算法执行的时间长短；而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小。
2. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n））
分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。
3. 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，在找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））
例：算法：
for（i=1;i<=n;++i）
{
for(j=1;j<=n;++j)
{
c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作 执行次数：n的平方 次
for(k=1;k<=n;++k)
c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作 执行次数：n的三次方 次
}
}
则有 T（n）= n的平方+n的三次方，根据上面空号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为T（n）的同数量级
则有f（n）= n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c
则该算法的 时间复杂度：T（n）=O（n的三次方）
希望能解决您的问题。

⑼ 算法的环路复杂度的概念

看下数据结构，简单解释下： 算法复杂度包括时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度就是执行算法所需要的时间（执行多少次赋值、比较、判断等操作），空间复杂度就是执行该算法需要消耗多少存储空间。 2者都是越低越好，但往往不能兼顾，