什么是圈复杂度？
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圈复杂度（Cyclomatic Complexity）是衡量计算机程序复杂程度的一种措施。它根据程序从开始到结束的线性独立路径的数量计算得来的。
圈复杂度越高，代码就越难复杂难维护。坑就越大。。。
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从1开始，一直往下通过程序。
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一但遇到以下关键字，或者其它同类的词，就加1：if，while，repeat，for，and，or。
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给case语句中的每一种情况都加1。
例如下面这个函数，圈复杂度为1，意味着代码只有一条路径。：
def add(a, b): return a + b
对于有一条分支的代码，它的圈复杂度为 2 ，比如下面递归计算阶乘的代码：
def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1)
它的计算方法很简单：
计算公式1：V(G)=E-N+2P。其中，E表示控制流图中边的数量，N表示控制流图中节点的数量，P图的连接组件数目（图的组件数是相连节点的最大集合）。因为控制流图都是连通的，所以P为1.
| 圈复杂度 | 代码状况 | 可测性 | 维护成本 |
|---|---|---|---|
| 1-10 | 清晰、结构化 | 高 | 低 |
| 11-20 | 复杂 | 中 | 中 |
| 21-30 | 非常复杂 | 低 | 高 |
| >30 | 不可读 | 不可测 | 非常高 |
如何测量程序的圈复杂度？
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在 Python 中可以使用 mccabe 包测量程序的圈复杂度。
只需要很简单的一行命令即可安装mccabe
pip install mccabe
运行下面这行命令，就可以检测test.py的圈复杂度
python -m mccabe --min 5 test.py
其中 --min 5 是指最小允许的圈复杂度，高于5的圈复杂度则输出出来，如下图：
第一个输出的结果是，91行的roundRobin函数，复杂度为7.
除了mccabe，现在市场上也有很多检测圈复杂度工具
| 工具 | 类型 | 系统平台 | 扫描语言 |
|---|---|---|---|
| PMD/Checkstyle | 免费 | Windows/Linux/Mac | Java,JS |
| OClint | 免费 | Mac | OC |
| Coverity | 商业 | Windows/Linux/Mac | C/C++,Java,C#,OC/C++,JS,Python,Ruby,PHP |
| SourceMonitor | 免费 | Windows | C/C++,C#,VB.NET,Java,Delphi,VB6,HTML |
| CCM | 免费 | Windows | JS,C/C+,C# |
| HFCCA | 免费 | Windows/Linux/Mac | C/C++,OC |
| Lizard | 免费 | Windows/Linux/Mac | C/C++,Java,C#,JS,OC/C++,Swift,Python,Ruby,TTCN-3,PHP,Scala,GDScript |
代码质量优化
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把子程序的一部分提取成另一个子程序，不会降低整个程序的复杂度，只是把决策点移到其他地方，但是这样做可以降低你在同一时间必须关注的复杂度水平。由于重点是要降低你需要在头脑中同时考虑的项目的数量，所以降低一个给定程序的复杂度是有价值的。
1.提炼函数（php为例，下面一样）：
function test($number){ if($number < self::MIN_NUMBER) { $number = self::MIN_NUMBER; } for($i = 0; $i < $number; $i++){ //some code }} 可以替换成下面这种模式：
function test($number){ $number = getMin($number); for($i = 0; $i < $number; $i++){ //some code }}function getMin($number){ if($number < self::MIN_NUMBER){ return self::MIN_NUMBER; } return $number}
2.替换算法（把复杂算法替换为另一个更清晰的算法）：
if($str == 'China'){ $result = '中国人';}else if($str == 'US'){ $result = '美国人';}else if($str == 'France'){ $result = '法国人';} 变成这样：
$people = [ 'China' => '中国人', 'US' => '美国人', 'France' => '法国人'];$result = $people[$str];
3.逆向表达（调换条件表达顺序达到简化复杂度）：
if((条件1 && 条件2) || !条件1){ return true;}else{ return false;} 变成这样：
if(条件1 && !条件2){ return false;}return true;
4.分解条件（对复杂条件表达式（if、else）进行分解并提取成独立函数）：
if(do_some_1($number) || do_some_2($number)){ $number = $number.$someStr1.$someStr2.'123456789';}else{ $number = $number.$someStr3.$someStr4.'123456789';} 变成这样：
if(do_some_fun($number)){ $number = do_some_fun1($number);}else{ $number = do_some_fun2($number);}
5.合并条件（将这些判断合并为一个条件式，并提取成独立函数）：
if($x < 1) return 0;if($y > 10) return 0;if($z != 0) return 0;
变成这样：
if(get_result($x,$y,$z)) return 0;
6.移除控制标记（可以使用break和return取代控制标记。）：
$bool = false;foreach($arrs as $arr){ if(!$bool){ if($arr == 1){ someFunction(); $bool = true; } if($arr == 2){ someFunction(); $bool = true; } }} 变成这样：
foreach($arrs as $arr){ if($arr == 1 || $arr == 2){ someFunction(); } break;}
7.以多态取代条件式（将整个条件式的每个分支放进一个子类的重载方法中，然后将原始函数声明为抽象方法。由于php是弱类型语言，这里体现的有点模糊）：
switch ($cat){ case ‘fish’: eatFish(); case ‘moss’: eatMoss();}function eatFish() { echo "Whale eats fish";}function eatMoss() { echo "Whale eat moss";} 变成这样：
interface Eat { function eatFish(); function eatMoss();}class Whale implements Eat { public function eatFish() { echo "Whale eats fish"; } public function eatMoss() { echo "Whale eat moss"; }}
8.参数化方法（建立单一函数，以参数表达那些不同的值）:
$result = min(lastUsage(), 100) * 0.03;if(lastUsage() > 100){ $result += (min(lastUsage(), 200) - 100) * 0.05;} 变成这样：
$result = getMin(0,100) * 0.03;$result += getMin(100,200) * 0.03;function getMin($start, $end){ if(lastUsage() > $start){ return (min(lastUsage(),$end) - $start); } return 0;}
9.明确函数取代参数（针对该参数的每一个可能值，建立一个独立函数）：
if($name == 'width'){ $width = $value;｝else if ($name == 'height'){ $height = $value;} 变成这样：
function setWidth($value){ $width = $value;}function setHeight($value){ $height = $value;}
参考视频：