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        基于面向?qū)ο蟪绦蚯衅能浖攘?/h1>
        作者: 時間:2009-10-20 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

        的概念是在考慮各個方法、變量之間的依賴關(guān)系并在依賴圖的基礎(chǔ)上構(gòu)造的。舉一個簡單的C++對上述公式進行應(yīng)用,如下:

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/181197.htm


        所定義的類是Cuboid,它有5個變量,2種方法,V_Uion={a,b,c,A,V},M_Uion={Area,Volume }。
        構(gòu)造依賴圖,利用可達算法得到數(shù)據(jù)如下:


        利用式(1)~(3)進行計算,具體過程如下:
        (1)內(nèi)聚值是一個3元組,分從屬性之間、方法之間、屬性和方法之間3個層面進行內(nèi)聚
        (2)DataSliee(L,a)∩V_Uion={a};同樣,DataSliee(L,b)∩V_Uion={b},DataSlice(L,c)∩V_Uion={c},進行勢操作后取值均為1:
        (3)DataSliee(L,V)∩V_Uion={a,b,c},DataSlice(L,A)∩V_Uion={a,b,c},進行勢操作后取值均為3;
        (4)DataSliee(L,A)∩DataSlice(L,V)={a,b,c},進行勢操作后取值為3;
        (5)根據(jù)式(4)計算得到:Cohesion(V_V)=(1+1+3+3)/4×5=2x5;
        (6)DataSlie(L,Area)∩M_Uion={Area};同樣,DataSliee(L,Volume)∩M_Uion={Volume},進行勢操作后取值均為1。
        計算得出Cohesion(M_M)=(1+1)/2x1=1。兩個方法之間不存在調(diào)用、繼承等關(guān)系,它們是獨立的,所以內(nèi)聚度為1;DataSlice(L,Area)∩DataSlice(L,Volume)∩M_Uion進行勢操作后取值均為1。
        計算得出Cohesion(M_V)=1/5。所以Cuboid的內(nèi)聚度為一個3元組Cohesion(Cuboid)={Cohesion(V_V),Cohesion(M_M),Cohesion(M_V)}={2/5,1,1/5}。

        5 結(jié)束語
        利用程序技術(shù),將度量粒度縮小到語句級別。而這里的度量粒度更是小到變量級別,在更小的級別上進行度量。程序切片的內(nèi)聚度和耦合度度量從的基本粒度一變量出發(fā),跳躍了過程和程序的區(qū)別,就其度量方法和公式考慮是沒有局限性的,是普適的。
        一個優(yōu)良的內(nèi)聚度度量準(zhǔn)則應(yīng)滿足Briand的4個性質(zhì),即非負性及標(biāo)準(zhǔn)化、最小值和最大值、單調(diào)性、模塊合并后內(nèi)聚度不會增大。后續(xù)工作就是證明面向程序切片的內(nèi)聚度度量方法符合Brland的4個性質(zhì)。


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