Метрики сложности потока данных

 

ЦЕЛЬ РАБОТЫ: оценить сложность программных продуктов, используя метрики сложности потока данных.

 

Следующая группа метрик сложности программ - метрики сложности потока данных, т.е. использования, конфигурации и размещения данных в программах.

 

1. Метрика "модуль – глобальная переменная"

Метрика "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.

Характеристика A_up – количество переменных, показывает, сколько раз модули U_p действительно получали доступ к глобальным переменным, а число P_Up сколько раз они могли бы получить доступ, т.е. P_up – количество глобальных переменных, к которым мог бы получить доступ модуль.

Отношение числа фактических обращений к возможным определяется

. (1)

Эта формула показывает приближенную вероятность ссылки произвольного модуля на произвольную глобальную переменную.

Очевидно, чем выше эта вероятность, тем выше вероятность "несанкционированного" изменения какой-либо характеристики, что может существенно осложнить работы, связанные с модификацией программы.

Пример: пусть в программе имеются 3 глобальные переменные (x, y, z) и 3 подпрограммы. Если предположить, что каждая подпрограмма имеет доступ к каждой из переменных, то получим девять возможных пар

P_up = 3_перем · 3_{подпрог} = 9.

Далее пусть первая подпрограмма обращается к одной переменной (x), вторая – к двум (y, z), а третья – не обращается ни к одной переменной, тогда.

A_up = 1 + 2 + 0 = 3,

следовательно, .

 

2. "спен"

Следующей метрикой сложности потока данных является "спен".

Определение 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.

Идентификатор, появившийся n раз, имеет спен равный n-1.

Усреднённый по всем идентификаторам, «Спен» даёт сложность программы.

Пример: Пусть у нас имеется 7 идентификаторов.

2 - «Спен» 12, 2 - «Спен» 41 и 3 - «Спен» 80.

(2)

Следовательно, при построении трассы программы необходимо будет ввести в тело программы, по крайней мере, 50 контролирующих утверждений, что усложнит тестирование и отладку.

 

Метрика Чепина.

 

Другой метрикой сложности потока данных является 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 группы:

1. множество Р – это переменные вводимые для расчётов и обеспечения вывода. (Примером может служить используемая в программах лексического анализатора переменная, содержащая строку исходного текста программы, т.е. сама переменная не модифицируется, а только содержит исходную информацию).

2. множество М – модифицируемые или создаваемые внутри программы переменные.

3. множество С – переменные, участвующие в управлении работой программного модуля (управляющие переменные).

4. множество Т – переменные, не используемые в данной программе (паразитные переменные).

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

Далее вводится значение метрики Чепина:

Q = а₁ P + а₂ М + а₃ С + а₄ Т, (3)

где α₁, α₂, α₃, α₄ – весовые коэффициенты, используемые для отражения различного влияния на сложность программы каждой функциональной группы.

По мнению автора метрики: α₁ = 1, α₂ = 2, α₃ = 3, α₄ = 0,5.

Таким образом наибольший вес, равный трем, имеет функциональная группа С, т.к. она влияет на поток управления. Весовой коэффициент группы Т не равен нулю, поскольку "паразитные" переменные не увеличивают сложность программы, но затрудняют ее понимание.

С учетом весовых коэффициентов выражение (3) примет вид

Q = P + 2М + 3С + 0,5Т (4)

Следует отметить, что рассмотренные метрики сложности программ основаны на анализе исходных текстов программ и графов, что обеспечивает единый подход к автоматизации их расчета

 

ЗАДАНИЕ

 

Для одной из своих программ рассчитать:

1) Отношение числа фактических переменных к возможным R_Up;

2) Метрики Чепина, (T,P,С, M, Q);

3) Спен (S_cp).

 

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1. Что называется метриками сложности? Что такое "Спен"?

2. Что показывает метрика "Модуль – глобальная переменная", опишите принцип нахождения этой метрики.

3. Как построить поцесс тестирования и отладки на основе метода "Спена"?

4. Как оценить информационную прочность отдельного программного модуля? Метрика Чепина.

ЛИТЕРАТУРА

1. Изосимов А.В., Рыжко А.Л. Метрическая оценка качества программ. – М.: Издательство МАИ, 1989.

 

Лабораторная работа № 8