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軟件自身是一種固化的思維，因此從本質上來看，軟件是不可度量的。

但這并不意味著軟件不需要度量，而只是說軟件中的度量大多都有一定限度。

應用各種度量數據的時候一旦跨過這種限度，結果就會適得其反。

在這篇文章里，我們將考查一下現有的，對軟件進行度量的方法(注意：這篇里主要考察別人的方法，不是我自己的)。

可能不全面，不足的地方歡迎大家進行補充。

對軟件“直觀可見的質量屬性”的度量比較簡單，比如：Bug率，性能等，這里就不提了。

這里主要關注的是軟件的內在的，不直觀可見的質量屬性。

圈復雜度

圈復雜度主要用于度量函數或方法，從《代碼大全》中可以找到圈復雜度的描述。

關于圈復雜度：Tom McCabe曾經建議使用下面的方法來度量復雜度。在這一方法中為了計算復雜度首先要計算子程序中的決策點(decision points)，規則如下：

1. 從函數第一行一致往下通過程序
2. 一旦遇到以下關鍵字或者同類的詞就加1：if,while,repeat,for,and,or
3. 給case語句中的每一種情況加1 --Steve McConell 《代碼大全》

很多靜態分析工具都直接提供對圈復雜度的度量，而圈復雜度本身歧義性很小，是非常難得的指標，高于15的代碼基本很難看懂。

但圈復雜度更適合用于度量編碼的結果，對高層設計則不太適用。

響應集

　　響應集是指類的各個方法直接調用的函數數目。響應集無疑的應該盡可能的小，根據得墨忒耳法則：某個對象的任何方法都應該只調用屬于以下情形的方法。

class Demeter
{
private:
A* a;
int func();
public:
//... 
void example(B& b);
void Demeter::example(B& b)
{
C c;
int f = func(); //<---- 類自己的方法
b.invert(); //<----傳入參數的方法，當然參數本身也可能是函數
a = new A();
a->setActive();// <---創建的對象所擁有的方法
c.print(); // <---創建的，并歸自己所有的對象的方法
}
};