введен код программы что выполняет данная программа

Исходный код и его 11 составляющих

Теперь, когда вы понимаете концепцию программирования, мы рассмотрим исходный код – его главные составляющие и принципы работы с ними.

Часть 2 – Исходный код

В предыдущей части мы затронули азы программирования, где рассказали о машинном языке, преобразователях, языках программирования и работе с CLI. Двигаемся дальше.

Исходным кодом называется основной файл вроде Microsoft (.doc), но немного другой. Это текстовый файл, написанный с помощью простых редакторов, таких как Windows Блокнот. В предыдущем разделе мы перечислили, что нужно, чтобы интерпретаторы или компиляторы конвертировали исходный код в двоичный. Первый должен быть сохранен в файле, что передается для ввода в переводчик (преобразователь).

Когда вы закончите писать код, запустите его через переводчик. Рассмотрим в качестве примера запуск кода на языке Python с использованием команды python.

Начало работы: ваша первая программа

3. Откройте в нем новый файл и введите следующее:

Результат должен выглядеть так:

Анатомия типичного кода

Теперь мы рассмотрим содержимое типичного файла исходного кода. Ниже приведены регулярные компоненты.

Ключевые слова

Короткие человекочитаемые слова, обычно называемые ключевыми. Они свойственны изучаемому вами языку и они особенны. Их просто нужно знать. Вот небольшой набор ключевых слов, часто используемых в Python.

Идентификаторы

Слова, изобретенные вами. Да, не удивляйтесь! Вы, программист. Эти слова обычно называются идентификаторами. Они могут быть созданы вами или другими программистами. Они упакованы в плагины, более известные как библиотеки.

Примером является библиотека Math. Она позволяет получить доступ к функциям, таким как квадратный корень (Math.sqrt), используемый в JavaScript.

Многие языки программирования поставляются со множеством библиотек. Они обычно называются SDK (комплекты разработки программного обеспечения). Загружаются вместе с компилятором для дальнейшего создания технологий, приложений и проектов. Также существуют фреймворки, созданные, чтобы облегчить разработку проекта и объединить его различные составляющие.

Некоторые идентификаторы в комплекте с выбранным языком не могут использоваться в качестве идентификатора пользователя. Примером является слово string в Java. Такие идентификаторы вместе с ключевыми словами называются Зарезервированными Словами. Они также являются особыми.

Все ключевые слова являются зарезервированными. Также слова, которые вы выбираете, должны иметь смысл для тех, кто впервые их видит.

Основные типы данных

Целые числа могут быть знаковыми и беззнаковыми, большими и малыми. Последние фактически зависят от объема памяти, зарезервированного для таких чисел. Есть числа с десятичными частями, обычно называемые double и float, в зависимости от языка, который вы изучаете.

Также существуют логические типы данных boolean, которые имеют значение true или false.

Сложные типы данных

Указанные выше типы известны как элементарные, первичные или базовые. Мы можем создавать более сложные типы данных из приведенных базовых.

Массив (Array) – это простейшая форма сложного типа. Строка (String) – это массив символов. Мы не можем обойтись без этих данных и часто используем их при написании кода.

Комбинация символов – это строка. Чтобы использовать аналогию, строка для компьютера означает, что слово принадлежит человеку. Слово «термометр» состоит из 9 символов – мы просто называем это строкой символов. Обработка строк – это обширная тема, которая должна изучаться каждым начинающим программистом.

Сложные типы данных поставляются с большинством языков программирования, которые используются. Есть и другие, такие как системы классов. Это явление также известно как объектно-ориентированное программирование (ООП).

Переменные

Переменные – это просто имена областей памяти. Иногда нужно сохранить данные в исходном коде в месте, откуда их можно вызвать, чтобы использовать. Обычно это место памяти, которое резервирует компилятор/интерпретатор. Нам нужно дать имя этим ячейкам памяти, чтобы потом их вспомнить. Рассмотрим фрагмент кода Python ниже:

pet_name – пример переменной, и тип данных, хранящихся в pet_name, является строкой, что делает переменную строковой. Существуют также числовые. Таким образом, переменные классифицируются по типам данных.

Константы

Константы – это значения, которые не изменяются на протяжении всего жизненного цикла программы. Чаще всего в их именах используются заглавные буквы. Некоторые языки поддерживают создание постоянных значений, а некоторые – нет.

Существуют строго типизированные языки программирования, в которых каждая переменная должна быть определенного типа. Выбрав тип один раз, вы больше не сможете его изменить. Java – хороший пример такого ЯП.

Другие же не предоставляют эти функции. Они являются свободно типизированными или динамическими языками программирования. Пример – Python.

Вот как объявить постоянное значение в JavaScript:

Литералы

В каждом исходном коде существуют типы данных, которые используются повсюду и изменяются только в том случае, если их отредактировали. Это литералы, которые не следует путать с переменными или константами. Ни один исходный код не обходится без них. Литералы могут быть строками, числами, десятичными знаками или любыми другими типами данных.

В приведенном выше фрагменте слово «Hippo» является строковым литералом. Это всегда будет «Hippo», пока вы не отредактируете исходный код. Когда вы научитесь кодить, узнаете, как управлять литералами таким образом, чтобы оставлять неизменной большую часть кода.

Пунктуация/Символы

В большинстве написанных программ вы найдете различные знаки препинания в зависимости от выбранного языка программирования. Например, в Java используется больше знаков препинания, чем в Python.

Основные знаки включают в себя запятую (,), точку с запятой (;), двоеточие (:), фигурные скобки (<>), обычные круглые скобки (()), квадратные скобки ([]), кавычки («» или »), вертикальную черту (|), слэш (\), точку (.), знак вопроса (?), карет (^) и процент (%).

Добро пожаловать в мир программирования, где знаки препинания – ваши лучшие друзья. Скоро вы обнаружите, что в коде их всегда очень много.

Операторы

Шансы, что вы будете писать исходный код для выполнения какой-нибудь операции, крайне высоки. Любые языки программирования, которые мы используем, включают в себя множество операторов. Среди применяемых выделяют сложение (+), деление (/) умножение (*), вычитание (—) и знак больше (>).

Операторы обычно классифицируются следующим образом:

Комментарии

Документация будет важным аспектом деятельности в сфере программирования. Это то, как вы объясняете свой код другим программистам. Подобное делается с помощью комментариев, которые добавляются к различным частям кода. С помощью комментариев вы можете направлять других программистов через написанную программу.

Компилятор игнорирует строки кода, которые являются комментариями.

Объявление комментариев разное для разных языков. Например, # используется для ввода комментариев в языке Python.

Вот пример комментария в Python:

Пробелы и вкладки

Это пробелы, созданные между кодом, который вы пишете. Они ставятся при нажатии пробела или клавиши табуляции на клавиатуре.

Двигаемся дальше

Вы познакомились с исходным кодом и изучили его содержимое. Скомпилированный или преобразованный код может не запускаться по ряду причин. Эти причины обычно связаны с ошибками. Действие поиска и удаления ошибок называется отладкой и является навыком, который вы должны изучить. Ошибки мы рассмотрим в следующей части.

Убедитесь, что вы правильно настроили Python в своей компьютерной системе, и запустите свою первую программу.

Викторина

Определите элементы, которые мы изучили, в приведенном ниже фрагменте кода Java:

Источник

Программирование с нуля

Данная статья описывает основные конструкции в программировании и предназначена для тех, кто хочет в этом разобраться. Но статья не описывает все нюансы, потому что их слишком много. Если описывать их все, будет очень нудно и непонятно.

Использовать будем си-подобный синтаксис, то есть подобный языку си, но не будем вникать в заголовочные файлы, указатели и другие особенности относительно низкоуровневых языков, перейдём на синтаксис более высокоуровневых языков, которые сделают рутинную работу за нас. А конкретно, будем использовать синтаксис языка Java. Добро пожаловать под кат.

Двоичная система счисления

Числа в двоичной системе счисления состоят всего из двух знаков. Нуля и единицы. 00000001 – число один. 00000010 – число два. 00000100 – число 4. Как вы можете заметить, когда единица смещается влево, число увеличивается в два раза. Чтобы получилось число 3, необходимо написать 00000011. Таким образом можно составить все необходимые числа. В данном примере мы использовали двоичное число с восемью знаками, иначе говоря число восьмиразрядное. Чем больше у числа разрядов, тем большее оно может вместить значение. Например, восьмиразрядное число вмещает максимальное значение 255, если считать ноль, тогда 256, а в программировании ноль считается всегда. Если увеличить разряд на один, получится девятиразрядное число и его вместимость увеличится в два раза, то есть станет 512. Но так в программировании никогда не делается и обычно каждая следующая разрядность увеличивается вдвое. Один разряд, потом 2 разряда, потом 4 разряда, потом 8 разрядов, потом 16 разрядов, потом 32 разряда и далее.

Шестнадцатеричная система счисления

Всё аналогично двоичной, только вместо нулей и единиц участвуют цифры от 0 до 15. 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F, где A – 10, B – 11, C – 12, D – 13, E – 14, F – 15.

Знак минус в программировании

Буквы и знаки

Буквы, знаки, смайлики и так далее обозначаются также числами. Буква А может быть числом 00000001 или любым другим, или даже комбинацией чисел в зависимости от кодировки символов. Кодировок много.

Типы данных

В программировании есть типы данных. Числовые, такие как 233, которые разобрали выше. Называются почти везде int, от слова integer. С плавающей запятой, такие как 198,76, называются почти везде float. У букв тип char, у строк тип String. Тип bool имеет два значения – истина (true) и ложь (false). У этого типа реализация в разных языках разная, но самая простая, когда ноль — значит ложь, а любое другое число истину. Нестандартные типы данных, такие как числа с фиксированной запятой, рассматривать не будем.

Применение

Прежде чем использовать числа в программировании их нужно объявить, то есть сказать с помощью языка программирования, что они существуют.

Это стандартное объявление примитивного типа.

Сначала пишем тип, потом имя переменной, то есть нашего числа. Всегда заканчиваем наше выражение, да и любое, точкой с запятой.
Теперь мы можем использовать переменную по её имени.

Здесь мы присвоили переменной значение. В отличии от математики в программировании = значит взять значение справа и присвоить переменной слева. = — это знак/оператор присвоения.

Можно объединить объявление и присвоение, то есть сразу инициализировать переменную.

Буквы выделяются одинарными кавычками, строки выделяются двойными кавычками. Числа типа int не выделяются.

К числам с плавающей запятой одинарной точности в конце добавляется f.

К числам с плавающей запятой двойной точности ничего не добавляется.

Операторы

После того как мы записали наше выражение, например сложения,

получается значение. Но так как оно ни одной переменной не присваивается, оно исчезает. Чтобы присвоить значение переменной используется специальный оператор присвоения, который коротко описан выше.
Повторим ещё раз. Он берёт значение со своей правой стороны и присваивает его переменной в левой стороне. Это оператор =, и он не имеет ничего общего со знаком равно из математики.

Также у нас есть логические операторы, такие как (больше),

Источник

Программный код и его метрики

Одной из тем в программировании, к которым интерес периодически то появляется, то пропадает, является вопрос метрик кода программного обеспечения. В крупных программных средах время от времени появляются механизмы подсчета различных метрик. Волнообразный интерес к теме так выглядит потому, что до сих пор в метриках не придумано главного — что с ними делать. То есть даже если какой-то инструмент позволяет хорошо подсчитать некоторые метрики, то что с этим делать дальше зачастую непонятно. Конечно, метрики — это и контроль качества кода (не пишем большие и сложные функции), и «производительность» (в кавычках) программистов, и скорость развития проекта. Эта статья — обзор наиболее известных метрик кода программного обеспечения.

Введение

В статье приведен обзор 7 классов метрик и более 50 их представителей.

Будет представлен широкий спектр метрик программного обеспечения. Естественно, все существующие метрики приводить не целесообразно, большинство из них никогда не применяется на практике либо из-за невозможности дальнейшего использования результатов, либо из-за невозможности автоматизации измерений, либо из-за узкой специализации данных метрик, однако существуют метрики, которые применяются достаточно часто, и их обзор как раз будет приведен ниже.

В общем случае применение метрик позволяет руководителям проектов и предприятий изучить сложность разработанного или даже разрабатываемого проекта, оценить объем работ, стилистику разрабатываемой программы и усилия, потраченные каждым разработчиком для реализации того или иного решения. Однако метрики могут служить лишь рекомендательными характеристиками, ими нельзя полностью руководствоваться, так как при разработке ПО программисты, стремясь минимизировать или максимизировать ту или иную меру для своей программы, могут прибегать к хитростям вплоть до снижения эффективности работы программы. Кроме того, если, к примеру, программист написал малое количество строк кода или внес небольшое число структурных изменений, это вовсе не значит, что он ничего не делал, а может означать, что дефект программы было очень сложно отыскать. Последняя проблема, однако, частично может быть решена при использовании метрик сложности, т.к. в более сложной программе ошибку найти сложнее.

1. Количественные метрики

Прежде всего, следует рассмотреть количественные характеристики исходного кода программ (в виду их простоты). Самой элементарной метрикой является количество строк кода (SLOC). Данная метрика была изначально разработана для оценки трудозатрат по проекту. Однако из-за того, что одна и та же функциональность может быть разбита на несколько строк или записана в одну строку, метрика стала практически неприменимой с появлением языков, в которых в одну строку может быть записано больше одной команды. Поэтому различают логические и физические строки кода. Логические строки кода — это количество команд программы. Данный вариант описания так же имеет свои недостатки, так как сильно зависит от используемого языка программирования и стиля программирования [2].

Также к группе метрик, основанных на подсчете некоторых единиц в коде программы, относят метрики Холстеда [3]. Данные метрики основаны на следующих показателях:

n1 — число уникальных операторов программы, включая символы-

разделители, имена процедур и знаки операций (словарь операторов),

n2 — число уникальных операндов программы (словарь операндов),

N1 — общее число операторов в программе,

N2 — общее число операндов в программе,

n1′ — теоретическое число уникальных операторов,

n2′ — теоретическое число уникальных операндов.

Учитывая введенные обозначения, можно определить:

n=n1+n2 — словарь программы,

N=N1+N2 — длина программы,

n’=n1’+n2′ — теоретический словарь программы,

N’= n1*log₂(n1) + n2*log₂(n2) — теоретическая длина программы (для стилистически корректных программ отклонение N от N’ не превышает 10%)

V=N*log₂n — объем программы,

V’=N’*log₂n’ — теоретический объем программы, где n* — теоретический словарь программы.

L=V’/V — уровень качества программирования, для идеальной программы L=1

L’= (2 n2)/ (n1*N2) — уровень качества программирования, основанный лишь на параметрах реальной программы без учета теоретических параметров,

E_C=V/(L’)2 — сложность понимания программы,

D=1/ L’ — трудоемкость кодирования программы,

y’ = V/ D2 — уровень языка выражения

I=V/D — информационное содержание программы, данная характеристика позволяет определить умственные затраты на создание программы

E=N’ * log₂(n/L) — оценка необходимых интеллектуальных усилий при разработке программы, характеризующая число требуемых элементарных решений при написании программы

При применении метрик Холстеда частично компенсируются недостатки, связанные с возможностью записи одной и той же функциональности разным количеством строк и операторов.

Еще одним типом метрик ПО, относящихся к количественным, являются метрики Джилба. Они показывают сложность программного обеспечения на основе насыщенности программы условными операторами или операторами цикла. Данная метрика, не смотря на свою простоту, довольно хорошо отражает сложность написания и понимания программы, а при добавлении такого показателя, как максимальный уровень вложенности условных и циклических операторов, эффективность данной метрики значительно возрастает.

2. Метрики сложности потока управления программы

Следующий большой класс метрик, основанный уже не на количественных показателях, а на анализе управляющего графа программы, называется метрики сложности потока управления программ.

Перед тем как непосредственно описывать сами метрики, для лучшего понимания будет описан управляющий граф программы и способ его построения.

Пусть представлена некоторая программа. Для данной программы строится ориентированный граф, содержащий лишь один вход и один выход, при этом вершины графа соотносят с теми участками кода программы, в которых имеются лишь последовательные вычисления, и отсутствуют операторы ветвления и цикла, а дуги соотносят с переходами от блока к блоку и ветвями выполнения программы. Условие при построении данного графа: каждая вершина достижима из начальной, и конечная вершина достижима из любой другой вершины [4].

К сожалению, данная оценка не способна различать циклические и условные конструкции. Еще одним существенным недостатком подобного подхода является то, что программы, представленные одними и теми же графами, могут иметь совершенно разные по сложности предикаты (предикат — логическое выражение, содержащее хотя бы одну переменную).

Для исправления данного недостатка Г. Майерсом была разработана новая методика. В качестве оценки он предложил взять интервал (эта оценка еще называется интервальной) [V(G),V(G)+h], где h для простых предикатов равно нулю, а для n-местных h=n-1. Данный метод позволяет различать разные по сложности предикаты, однако на практике он почти не применяется.

Продолжая тему анализа управляющего графа программы, можно выделить еще одну подгруппу метрик — метрики Харрисона, Мейджела.

Данные меры учитывает уровень вложенности и протяженность программы.

Каждой вершине присваивается своя сложность в соответствии с оператором, который она изображает. Эта начальная сложность вершины может вычисляться любым способом, включая использование мер Холстеда. Выделим для каждой предикатной вершины подграф, порожденный вершинами, которые являются концами исходящих из нее дуг, а также вершинами, достижимыми из каждой такой вершины (нижняя граница подграфа), и вершинами, лежащими на путях из предикатной вершины в какую-нибудь нижнюю границу. Этот подграф называется сферой влияния предикатной вершины.

Приведенной сложностью предикатной вершины называется сумма начальных или приведенных сложностей вершин, входящих в ее сферу влияния, плюс первичная сложность самой предикатной вершины.

Функциональная мера (SCOPE) программы — это сумма приведенных сложностей всех вершин управляющего графа.

Функциональным отношением (SCORT) называется отношение числа вершин в управляющем графе к его функциональной сложности, причем из числа вершин исключаются терминальные.

SCORT может принимать разные значения для графов с одинаковым цикломатическим числом.

Метрика Пивоварского — очередная модификация меры цикломатической сложности. Она позволяет отслеживать различия не только между последовательными и вложенными управляющими конструкциями, но и между структурированными и неструктурированными программами. Она выражается отношением N(G) = v *(G) + СУММАPi, где v *(G) — модифицированная цикломатическая сложность, вычисленная так же, как и V(G), но с одним отличием: оператор CASE с n выходами рассматривается как один логический оператор, а не как n — 1 операторов.

Рi — глубина вложенности i-й предикатной вершины. Для подсчета глубины вложенности предикатных вершин используется число «сфер влияния». Под глубиной вложенности понимается число всех «сфер влияния» предикатов, которые либо полностью содержатся в сфере рассматриваемой вершины, либо пересекаются с ней. Глубина вложенности увеличивается за счет вложенности не самих предикатов, а «сфер влияния». Мера Пивоварского возрастает при переходе от последовательных программ к вложенным и далее к неструктурированным, что является ее огромным преимуществом перед многими другими мерами данной группы.

Мера Вудворда — количество пересечений дуг управляющего графа. Так как в хорошо структурированной программе таких ситуаций возникать не должно, то данная метрика применяется в основном в слабо структурированных языках (Ассемблер, Фортран). Точка пересечения возникает при выходе управления за пределы двух вершин, являющихся последовательными операторами.

Метод граничных значений так же основан на анализе управляющего графа программы. Для определения данного метода необходимо ввести несколько дополнительных понятий.

Пусть G — управляющий граф программы с единственной начальной и единственной конечной вершинами.

В этом графе число входящих вершин у дуг называется отрицательной степенью вершины, а число исходящих из вершины дуг — положительной степенью вершины. Тогда набор вершин графа можно разбить на две группы: вершины, у которых положительная степень =2.

Вершины первой группы назовем принимающими вершинами, а вершины второй группы — вершинами отбора.

Каждая принимающая вершина имеет приведенную сложность, равную 1, кроме конечной вершины, приведенная сложность которой равна 0. Приведенные сложности всех вершин графа G суммируются, образуя абсолютную граничную сложность программы. После этого определяется относительная граничная сложность программы:

где S0 — относительная граничная сложность программы, Sa — абсолютная граничная сложность программы, v — общее число вершин графа программы.

Существует метрика Шнейдевинда, выражающаяся через число возможных путей в управляющем графе.

3. Метрики сложности потока управления данными

Следующий класс метрик — метрики сложности потока управления данных.

Метрика Чепина: суть метода состоит в оценке информационной прочности отдельно взятого программного модуля с помощью анализа характера использования переменных из списка ввода-вывода.

Все множество переменных, составляющих список ввода-вывода, разбивается на 4 функциональные группы :

1. P — вводимые переменные для расчетов и для обеспечения вывода,

2. M — модифицируемые, или создаваемые внутри программы переменные,

3. C — переменные, участвующие в управлении работой программного модуля (управляющие переменные),

4. T — не используемые в программе («паразитные») переменные.

Поскольку каждая переменная может выполнять одновременно несколько функций, необходимо учитывать ее в каждой соответствующей функциональной группе.

Q = a1*P + a2*M + a3*C + a4*T,

где a1, a2, a3, a4 — весовые коэффициенты.

Весовые коэффициенты использованы для отражения различного влияния на сложность программы каждой функциональной группы. По мнению автора метрики, наибольший вес, равный 3, имеет функциональная группа C, так как она влияет на поток управления программы. Весовые коэффициенты остальных групп распределяются следующим образом: a1=1, a2=2, a4=0.5. Весовой коэффициент группы T не равен 0, поскольку «паразитные» переменные не увеличивают сложность потока данных программы, но иногда затрудняют ее понимание. С учетом весовых коэффициентов:

Метрика спена основывается на локализации обращений к данным внутри каждой программной секции. Спен — это число утверждений, содержащих данный идентификатор, между его первым и последним появлением в тексте программы. Следовательно, идентификатор, появившийся n раз, имеет спен, равный n-1. При большом спене усложняется тестирование и отладка.

Еще одна метрика, учитывающая сложность потока данных — это метрика, связывающая сложность программ с обращениями к глобальным переменным.

Пара «модуль-глобальная переменная» обозначается как (p,r), где p — модуль, имеющий доступ к глобальной переменной r. В зависимости от наличия в программе реального обращения к переменной r формируются два типа пар «модуль — глобальная переменная»: фактические и возможные. Возможное обращение к r с помощью p показывает, что область существования r включает в себя p.

Данная характеристика обозначается Aup и говорит о том, сколько раз модули Up действительно получали доступ к глобальным переменным, а число Pup — сколько раз они могли бы получить доступ.

Отношение числа фактических обращений к возможным определяется

Эта формула показывает приближенную вероятность ссылки произвольного модуля на произвольную глобальную переменную. Очевидно, что чем выше эта вероятность, тем выше вероятность «несанкционированного» изменения какой-либо переменной, что может существенно осложнить работы, связанные с модификацией программы.

На основе концепции информационных потоков создана мера Кафура. Для использования данной меры вводятся понятия локального и глобального потока: локальный поток информации из A в B существует, если:

1. Модуль А вызывает модуль В (прямой локальный поток)

2. Модуль В вызывает модуль А и А возвращает В значение, которое используется в В (непрямой локальный поток)

3. Модуль С вызывает модули А, В и передаёт результат выполнения модуля А в В.

Далее следует дать понятие глобального потока информации: глобальный поток информации из А в В через глобальную структуру данных D существует, если модуль А помещает информацию в D, а модуль В использует информацию из D.

На основе этих понятий вводится величина I — информационная сложность процедуры:
I = length * (fan_in * fan_out)2
Здесь:

length — сложность текста процедуры (меряется через какую-нибудь из метрик объёма, типа метрик Холстеда, Маккейба, LOC и т.п.)

fan_in — число локальных потоков входящих внутрь процедуры плюс число структур данных, из которых процедура берёт информацию

fan_out — число локальных потоков исходящих из процедуры плюс число структур данных, которые обновляются процедурой

Можно определить информационную сложность модуля как сумму информационных сложностей входящих в него процедур.

Следующий шаг — рассмотреть информационную сложность модуля относительно некоторой структуры данных. Информационная мера сложности модуля относительно структуры данных:

J = W * R + W * RW + RW *R + RW * (RW — 1)

W — число процедур, которые только обновляют структуру данных;

R — только читают информацию из структуры данных;

RW — и читают, и обновляют информацию в структуре данных.

Еще одна мера данной группы — мера Овиедо. Суть ее состоит в том, что программа разбивается на линейные непересекающиеся участки — лучи операторов, которые образуют управляющий граф программы.

Автор метрики исходит из следующих предположений: программист может найти отношение между определяющими и использующими вхождениями переменной внутри луча более легко, чем между лучами; число различных определяющих вхождений в каждом луче более важно, чем общее число использующих вхождений переменных в каждом луче.

Обозначим через R(i) множество определяющих вхождений переменных, которые расположены в радиусе действия луча i (определяющее вхождение переменной находится в радиусе действия луча, если переменная либо локальна в нём и имеет определяющее вхождение, либо для неё есть определяющее вхождение в некотором предшествующем луче, и нет локального определения по пути). Обозначим через V(i) множество переменных, использующие вхождения которых уже есть в луче i. Тогда мера сложности i-го луча задаётся как:

где DEF(v_j) — число определяющих вхождений переменной v_j из множества R(i), а ||V(i)|| — мощность множества V(i).

4. Метрики сложности потока управления и данных программы

Четвертым классом метрик являются метрики, близкие как к классу количественных метрик, классу метрик сложности потока управления программы, так и к классу метрик сложности потока управления данными (строго говоря, данный класс метрик и класс метрик сложности потока управления программы являются одним и тем же классом — топологическими метриками, но имеет смысл разделить их в данном контексте для большей ясности). Данный класс метрик устанавливает сложность структуры программы как на основе количественных подсчетов, так и на основе анализа управляющих структур.

Первой из таких метрик является тестирующая М-Мера [5]. Тестирующей мерой М называется мера сложности, удовлетворяющая следующим условиям:

Мера возрастает с глубиной вложенности и учитывает протяженность программы. К тестирующей мере близко примыкает мера на основе регулярных вложений. Идея этой меры сложности программ состоит в подсчете суммарного числа символов (операндов, операторов, скобок) в регулярном выражении с минимально необходимым числом скобок, описывающим управляющий граф программы. Все меры этой группы чувствительны к вложенности управляющих конструкций и к протяженности программы. Однако возрастает уровень трудоемкости вычислений.

Также мерой качества программного обеспечения служит связанность модулей программы [6]. Если модули сильно связанны, то программа становится трудномодифицируемой и тяжелой в понимании. Данная мера не выражается численно. Виды связанности модулей:

Связанность по данным — если модули взаимодействуют через передачу параметров и при этом каждый параметр является элементарным информационным объектом. Это наиболее предпочтительный тип связанности (сцепления).

Связанность по структуре данных — если один модуль посылает другому составной информационный объект (структуру) для обмена данными.

Связанность по управлению — если один посылает другому информационный объект — флаг, предназначенный для управления его внутренней логикой.

Модули связаны по общей области в том случае, если они ссылаются на одну и туже область глобальных данных. Связанность (сцепление) по общей области является нежелательным, так как, во-первых, ошибка в модуле, использующем глобальную область, может неожиданно проявиться в любом другом модуле; во-вторых, такие программы трудны для понимания, так как программисту трудно определить какие именно данные используются конкретным модулем.

Связанность по содержимому — если один из модулей ссылается внутрь другого. Это недопустимый тип сцепления, так как полностью противоречит принципу модульности, т.е. представления модуля в виде черного ящика.

Внешняя связанность — два модуля используют внешние данные, например коммуникационный протокол.

Связанность при помощи сообщений — наиболее свободный вид связанности, модули напрямую не связаны друг с другом, о сообщаются через сообщения, не имеющие параметров.

Отсутствие связанности — модули не взаимодействуют между собой.

Подклассовая связанность — отношение между классом-родителем и классом-потомком, причем потомок связан с родителем, а родитель с потомком — нет.

Связанность по времени — два действия сгруппированы в одном модуле лишь потому, что ввиду обстоятельств они происходят в одно время.

Еще одна мера, касающаяся стабильности модуля — мера Колофелло [7], она может быть определена как количество изменений, которые требуется произвести в модулях, отличных от модуля, стабильность которого проверяется, при этом эти изменения должны касаться проверяемого модуля.

1. Для каждой управляющей переменной i вычисляется значениt её сложностной функции C(i) по формуле: C(i) = (D(i) * J(i))/n.

Где D(i) — величина, измеряющая сферу действия переменной i. J(i) — мера сложности взаимодействия модулей через переменную i, n — число отдельных модулей в схеме разбиения.

2. Для всех модулей, входящих в сферу разбиения, определяется значение их сложностных функций M(P) по формуле M(P) = fp * X(P) + gp * Y(P)
где fp и gp — соответственно, число модулей, непосредственно предшествующих и непосредственно следующих за модулем P, X(P) — сложность обращения к модулю P,

Y(P) — сложность управления вызовом из модуля P других модулей.

3. Общая сложность MP иерархической схемы разбиения программы на модули задаётся формулой:

MP = СУММА(M(P)) по всем возможным значениям P — модулям программы.

Данная метрика ориентирована на программы, хорошо структурированные, составленные из иерархических модулей, задающих функциональную спецификацию и структуру управления. Также подразумевается, что в каждом модуле одна точка входа и одна точка выхода, модуль выполняет ровно одну функцию, а вызов модулей осуществляется в соответствии с иерархической системой управления, которая задаёт отношение вызова на множестве модулей программы.

Также существует метрика, основанная на информационной концепции — мера Берлингера [8]. Мера сложности вычисляется как M=СУММАf_i*log₂p_i, где f_i — частота появления i-го символа, p_i — вероятность его появления.

Недостатком данной метрики является то, что программа, содержащая много уникальных символов, но в малом количестве, будет иметь такую же сложность как программа, содержащая малое количество уникальных символов, но в большом количестве.

5. Объектно-ориентированные метрики

В связи с развитием объектно-ориентированных языков программирования появился новый класс метрик, также называемый объектно-ориентированными метриками. В данной группе наиболее часто используемыми являются наборы метрик Мартина и набор метрик Чидамбера и Кемерера. Для начала рассмотрим первую подгруппу.

Прежде чем начать рассмотрение метрик Мартина необходимо ввести понятие категории классов [9]. В реальности класс может достаточно редко быть повторно использован изолированно от других классов. Практически каждый класс имеет группу классов, с которыми он работает в кооперации, и от которых он не может быть легко отделен. Для повторного использования таких классов необходимо повторно использовать всю группу классов. Такая группа классов сильно связна и называется категорией классов. Для существования категории классов существуют следующие условия:

Классы в пределах категории класса закрыты от любых попыток изменения все вместе. Это означает, что, если один класс должен измениться, все классы в этой категории с большой вероятностью изменятся. Если любой из классов открыт для некоторой разновидности изменений, они все открыты для такой разновидности изменений.

Классы в категории повторно используются только вместе. Они настолько взаимозависимы и не могут быть отделены друг от друга. Таким образом, если делается любая попытка повторного использования одного класса в категории, все другие классы должны повторно использоваться с ним.

Классы в категории разделяют некоторую общую функцию или достигают некоторой общей цели.

Ответственность, независимость и стабильность категории могут быть измерены путем подсчета зависимостей, которые взаимодействуют с этой категорией. Могут быть определены три метрики :

1. Ca: Центростремительное сцепление. Количество классов вне этой категории, которые зависят от классов внутри этой категории.

2. Ce: Центробежное сцепление. Количество классов внутри этой категории, которые зависят от классов вне этой категории.

3. I: Нестабильность: I = Ce / (Ca+Ce). Эта метрика имеет диапазон значений [0,1].

I = 0 указывает максимально стабильную категорию.

I = 1 указывает максимально не стабильную категорию.

Можно определять метрику, которая измеряет абстрактность (если категория абстрактна, то она достаточно гибкая и может быть легко расширена) категории следующим образом:

A: Абстрактность: A = nA / nAll.

Значения этой метрики меняются в диапазоне [0,1].

0 = категория полностью конкретна,

1 = категория полностью абстрактна.

Теперь на основе приведенных метрик Мартина можно построить график, на котором отражена зависимость между абстрактностью и нестабильностью. Если на нем построить прямую, задаваемую формулой I+A=1, то на этой прямой будут лежать категории, имеющие наилучшую сбалансированность между абстрактностью и нестабильностью. Эта прямая называется главной последовательностью.

Далее можно ввести еще 2 метрики:

Расстояние до главной последовательности: D=|(A+I-1)/sqrt(2)|

Нормализированной расстояние до главной последовательности: Dn=|A+I-2|

Практически для любых категорий верно то, что чем ближе они находятся к главной последовательности, тем лучше.

Следующая подгруппа метрик — метрики Чидамбера и Кемерера [10]. Эти метрики основаны на анализе методов класса, дерева наследования и т.д.

WMC (Weighted methods per class), суммарная сложность всех методов класса: WMC=СУММАc_i, i=1. n, где c_i — сложность i-го метода, вычисленная по какой либо из метрик (Холстеда и т.д. в зависимости от интересующего критерия), если у всех методов сложность одинаковая, то WMC=n.

DIT (Depth of Inheritance tree) — глубина дерева наследования (наибольший путь по иерархии классов к данному классу от класса-предка), чем больше, тем лучше, так как при большей глубине увеличивается абстракция данных, уменьшается насыщенность класса методами, однако при достаточно большой глубине сильно возрастает сложность понимания и написания программы.

NOC (Number of children) — количество потомков (непосредственных), чем больше, тем выше абстракция данных.

CBO (Coupling between object classes) — сцепление между классами, показывает количество классов, с которыми связан исходный класс. Для данной метрики справедливы все утверждения, введенные ранее для связанности модулей, то есть при высоком CBO уменьшается абстракция данных и затрудняется повторное использование класса.

RFC (Response for a class) — RFC=|RS|, где RS — ответное множество класса, то есть множество методов, которые могут быть потенциально вызваны методом класса в ответ на данные, полученные объектом класса. То есть RS=(((i>), i=1. n, где M — все возможные методы класса, R_i — все возможные методы, которые могут быть вызваны i-м классом. Тогда RFC будет являться мощностью данного множества. Чем больше RFC, тем сложнее тестирование и отладка.

6. Метрики надежности

Следующий тип метрик — метрики, близкие к количественным, но основанные на количестве ошибок и дефектов в программе. Нет смысла рассматривать особенности каждой из этих метрик, достаточно будет их просто перечислить: количество структурных изменений, произведенных с момента прошлой проверки, количество ошибок, выявленных в ходе просмотра кода, количество ошибок, выявленных при тестировании программы и количество необходимых структурных изменений, необходимых для корректной работы программы. Для больших проектов обычно рассматривают данные показатели в отношении тысячи строк кода, т.е. среднее количество дефектов на тысячу строк кода.

7. Гибридные метрики

В завершении необходимо упомянуть еще один класс метрик, называемых гибридными. Метрики данного класса основываются на более простых метриках и представляют собой их взвешенную сумму. Первым представителем данного класса является метрика Кокола. Она определяется следующим образом:

H_M = (M + R1 * M(M1) +… + Rn * M(Mn)/(1 + R1 +… + Rn)

Где M — базовая метрика, Mi — другие интересные меры, Ri — корректно подобранные коэффициенты, M(Mi) — функции.

Функции M(Mi) и коэффициенты Ri вычисляются с помощью регрессионного анализа или анализа задачи для конкретной программы.

В результате исследований, автор метрики выделил три модели для мер: Маккейба, Холстеда и SLOC, где в качестве базовой используется мера Холстеда. Эти модели получили название «наилучшая», «случайная» и «линейная».

Метрика Зольновского, Симмонса, Тейера также представляет собой взвешенную сумму различных индикаторов. Существуют два варианта данной метрики:

(структура, взаимодействие, объем, данные) СУММА(a, b, c, d).

(сложность интерфейса, вычислительная сложность, сложность ввода/вывода, читабельность) СУММА(x, y, z, p).

Используемые метрики в каждом варианте выбираются в зависимости от конкретной задачи, коэффициенты — в зависимости от значения метрики для принятия решения в данном случае.

Источник