淺談前端中的圈複雜度

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引言

重構，是咱們開發過程當中不可避免須要進行的一項工做。重構代碼，以適配當前模塊設計之初未考慮到的多樣化場景，並增長模塊的可維護性、健壯性、可測試性。那麼，如何明確重構的方向，以及量化重構的結果呢？

代碼圈複雜度（Cyclomatic complexity，CC）能夠是一個供選擇的指標。

什麼是圈複雜度

圈複雜度（Cyclomatic complexity，CC）也稱爲條件複雜度或循環複雜度，是一種軟件度量，是由老托馬斯·J·麥凱布（Thomas J. McCabe, Sr.）在1976年提出，用來表示程序的複雜度，其符號爲VG或是M。圈複雜度即程序的源代碼中線性獨立路徑的個數。

爲什麼要下降模塊(函數)的圈複雜度

下表爲模塊（函數）圈複雜度與代碼情況的一個基本對照表。除了表中給出的代碼情況、可測性、維護成本等指標外，圈複雜度高的模塊（函數），也對應着高軟件複雜度、低內聚、高風險、低可讀性。咱們要下降模塊（函數）的圈複雜度，就是要下降其軟件複雜度、增長內聚性、減小可能出現的軟件缺陷個數、加強可測試性、可讀性。

下降軟件複雜度

麥凱布提出圈複雜度時，其原始目的之一就是但願在軟件開發過程當中就限制其複雜度。他建議程序設計者需計算其開發模塊的複雜度，若一模塊的圈複雜度超過10，需再分割爲更小的模塊。NIST（國家標準技術研究所）的結構化測試方法論已此做法略做調整，在一些特定情形下，模塊圈複雜度上限放寬到15會比較合適。此方法論也認可有些特殊情形下，模塊的複雜度須要超過上述的上限，其建議爲「模塊的循環複雜度需在上限範圍之內，不然需提供書面數據，說明爲什麼此模塊循環複雜度有必要超過上限。」

增長模塊內聚性

優秀的代碼模塊間老是低耦合，高內聚的。能夠預期一個複雜度較高模塊的內聚性會比較低，至少不會到功能內聚性的程度。一個有高複雜度及低內聚性的模塊中會有許多的決策點，這類的模塊多半運行超過一個明肯定義的任務，所以內聚性較低。

減小可能出現的軟件缺陷個數

許多研究指出模塊（函數）的圈複雜度和其中的缺陷個數有相關性，許多這類研究發現圈複雜度和缺陷個數有高度的正相關：圈複雜度最高的模塊及方法，其中的缺陷個數也最多。

加強模塊可測試性

一個圈複雜度高的模塊（函數），由下文中將描述到的計算方法來看，必然會有更多的運行分支，要對這樣的模塊進行如單元測試用例的編寫，將會十分複雜，而且後期用例維護也是一個問題。

加強代碼可讀性

代碼可讀性是大型項目與團隊協做間必需要考慮的一個因素。圈複雜度高的模塊（函數），隨着邏輯複雜度的增長，代碼可讀性也將下降，不利於成員間相互協做與後期維護。

圈複雜度如何計算

計算方法

一段程序的圈複雜度是其線性獨立路徑的數量。若程序中沒有像IF指令或FOR循環的控制流程，由於程序中只有一個路徑，其圈複雜度爲1，若程序中有一個IF指令，會有二個不一樣路徑，分別對應IF條件成立及不成立的情形，所以圈複雜度爲2。

數學上，一個結構化程序的圈複雜度是利用程序的控制流圖來定義，控制流圖是一個有向圖，圖中的節點爲程序的基礎模塊，若一個模塊結束後，可能會運行另外一個模塊，則用箭頭連接二個模塊，並標示可能的運行順序。圈複雜度M能夠用下式定義：

M = E − N + 2P

其中

E 爲圖中邊的個數

N 爲圖中節點的個數

P 爲鏈接組件的個數

度量工具

CodeMetrics

一款VSCode插件，用於度量TS、JS代碼圈複雜度。

ESLint

eslint也能夠配置關於圈複雜度的規則，如：

rules: { 
  complexity: [ 
    'error', 
    { 
      max: 15 
    } 
  ] 
}

表明了當前每一個函數的最高圈複雜度爲15，不然eslint將給出錯誤提示。

conard cc

一款開源的代碼圈複雜度檢測工具（github：https://github.com/ConardLi/awesome-cli），能夠生成當前項目下代碼圈複雜度報告。

如何下降模塊（函數）圈複雜度

經常使用結構圈複雜度

要下降圈複雜度，咱們就須要瞭解是哪些語句哪些結構致使了咱們複雜度的增長，如下爲常見結構圈複雜度說明。

順序結構

順序結構複雜度爲1。

例：

function func() {
  let a = 1, b = 1, c;
  c = a * b;
}

如上代碼，func函數內部爲順序結構，其控制流圖以下：

邊：1，點：2，連通分支：1，

圈複雜度：

M = 1 - 2 + 2 * 1 = 1

if-else-else、switch-case

每增長一個分支，複雜度增長1，&& 、|| 運算也爲一個分支。

例：

function func() {
  let a = 1, b = 1, c;
  if (a = 1) {
    c = a + b;
  } else {
    c = a - b;
  }
}

邊：4，點：4，連通分支：1，

圈複雜度：

M = 4 - 4 + 2 * 1 = 2

循環結構

增長一個循環結構，複雜度增長1。、

例：

function func() {
  let a = 1, b = 1, c = 2;
  for (let i = 1; i < 10; i++) {
    b += a;
  }
  c = a + b;
}

邊：4，點：4，連通分支：1，

圈複雜度：

M = 4 - 4 + 2 * 1 = 2

return

從理論上來說，return並不會增長當前模塊圈複雜度，但在某些度量工具看來，一條return語句將增長總體程序的一條路徑，而且若是提早返回，將增長程序的不肯定性，因此在大多數計算工具中，每增長一條return語句，複雜度將加1。

經常使用下降模塊（函數）圈複雜度方法

1. 函數提煉與拆分，單一職責（推薦）

既然是下降一個模塊（函數）圈複雜度，那麼對於複雜度極高的函數，首先須要進行就是功能的提煉與函數拆分，每一個函數職責要單一。

例：

function add(a, b) {
  let tempA;
  if (a === 10) {
    tempA = 11;
  } else if (a === 12) {
    tempA = 12;
  }
  let tempB;
  if (b === 10) {
    tempB = 13;
  } else if (b === 12) {
    tempB = 12;
  }
  return tempB + tempA;
}

重構爲：

function add(a, b) {
  return calcA(a) + calcB(b);
}

function calcA(a) {
  if (a === 10) {
    return 11;
  } else if (a === 12) {
    return 12;
  }
}

function calcB(b) {
  if (b === 10) {
    return 13;
  } else if (b === 12) {
    return 12;
  }
}

不只下降了add函數圈複雜度，而且代碼結構更加清晰，增長了可讀性，同時還增長了當前代碼可維護性、可測試性。

固然，過猶不及，咱們的目標爲提煉函數，保持函數單一職責，不能爲了下降圈複雜度而進行暴力拆分。

2. 優化算法（減小沒必要要條件、循環分支）

從圈複雜度計算上來看，條件、循環分支均會增長模塊圈複雜度。從某些程度上，複雜的條件與循環結構是可優化，減小沒必要要結構，從而下降圈複雜度。

例：

let a = 'a', c;
if (a === 'a') {
  c = a + 1;
} else if (a === 'b') {
  c = a + 2;
} else if (a === 'c') {
  c = a + 3;
} else if (a === 'd') {
  c = a + 4;
}
return c;

重構爲：

let a = 'a', c;
let conditionMap = {
  a: 1,
  b: 2,
  c: 3,
  d: 4
}
c = a + conditionMap[a];
return c;

消除了全部條件分支，從而大幅下降了當前函數圈複雜度。

3. 表達式邏輯優化

邏輯計算也將增長圈複雜度，優化一些結構複雜的邏輯表達式，減小沒必要要的邏輯判斷，也將必定程度上下降圈複雜度。

例：

a && b || a && c

可進行簡單優化爲：

a && (b || c)

從而使表達式圈複雜度下降1。

5. 減小提早return（此方法需辯證看待）

單從下降圈複雜度上來看，因爲當前大多數圈複雜度計算工具將對return個數進行計算，故若要針對這些工具衡量規則進行優化，減小return語句個數也爲一種方式。

例：

let a = 1, b = 1;
if (a = 1) {
  return a + b;
} else {
  return a - b;
}

重構爲：

let a = 1, b = 1, c;
if (a = 1) {
  c = a + b;
} else {
  c = a - b;
}
return c;

圈複雜度將下降1。

總結

圈複雜度（Cyclomatic complexity，CC）高的代碼必定不是好代碼，對於咱們代碼好壞的衡量，圈複雜度能夠做爲一個參考指標；能夠經過控制流圖計算圈複雜度；要下降模塊（函數）圈複雜度，提煉拆分函數、優化算法、優化邏輯表達式均爲能夠嘗試的方法。

參考

循環複雜度：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BE%AA%E7%92%B0%E8%A4%87%E9%9B%9C%E5%BA%A6

詳解圈複雜度：http://kaelzhang81.github.io/2017/06/18/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E5%9C%88%E5%A4%8D%E6%9D%82%E5%BA%A6/

前端代碼質量-圈複雜度原理和實踐：http://www.javashuo.com/article/p-szqkmqes-hh.html

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