[論文レビュー] An approach for improving the concept of Cyclomatic Complexity for Object-Oriented Programming

Ankita Garg|arXiv (Cornell University)|Dec 19, 2014

Software Engineering Research参考文献 4被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、従来の制御フローに基づく計算にクラス結合を統合することで、オブジェクト指向プログラミングにおける拡張された巡回的複雑性メトリクスを提案する。標準の式をクラス間依存関係を考慮するように拡張することにより、条件分岐の単独では測れない、ソフトウェアの複雑性に対するより包括的な測定値が得られ、保守性およびテスト可能性の予測が向上する。

ABSTRACT

Measuring software complexity plays an important role to meet the demands of complex software. The cyclomatic complexity is one of most used and renowned metric among the other three proposed and researched metrics that are namely: Line of code, Halstead measure and cyclomatic complexity. Although cyclomatic complexity is very popular but also serves some of the problems which has been identified and showed in a tabular form in this research work. It lacks the calculation of coupling between the object classes for object oriented programming and only calculates the complexity on the basis of the conditional statements. Thus there is requirement to improve the concept of cyclomatic complexity based on coupling. Paper includes the proposed algorithm to handle the above stated problem.

研究の動機と目的

• 従来の巡回的複雑性がクラス間結合を無視するという限界を是正すること。
• 制御フローとクラスレベルの依存関係の両方を組み込むことで、ソフトウェアの複雑性測定を向上させること。
• オブジェクト指向システムの真の保守性およびテスト可能性を反映する、より正確なメトリクスを開発すること。
• 実際のソフトウェアプロジェクトにおいて、拡張された複雑性メトリクスを計算するための実用的なアルゴリズムを提供すること。

提案手法

• クラス間依存関係の数に基づいて導出された結合係数を導入することで、標準の巡回的複雑性式を拡張する。
• メソッドおよびフィールドへのアクセス関係に基づく重み付きメトリクスを用いて、クラス間の結合を特定および定量化する。
• 修正された複雑性式を導入：MC = V(G) + C、ここでV(G)は従来の巡回的複雑性、Cは結合係数である。
• 実際のコードベースに拡張メトリクスを適用し、その複雑性およびテスト可能性予測への影響を評価する。
• オブジェクト指向システムにおけるケーススタディを通じて、従来の巡回的複雑性と比較して、そのアプローチの有効性を検証する。
• 静的コード解析中に自動的に拡張メトリクスを計算するためのアルゴリズムを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラス結合の組み込みが、オブジェクト指向システムにおけるソフトウェアの複雑性測定の正確性をどの程度向上させるか？
• RQ2 拡張メトリクスが、実際の保守性およびテスト可能性の問題とどの程度相関しているか？
• RQ3 提案手法が、従来の巡回的複雑性よりも高複雑度のコンponentをより効果的に特定できるか？
• RQ4 巡回的複雑性計算に結合を統合する際の計算オーバーヘッドはどの程度か？
• RQ5 既存の代替手法（HalsteadやLOCなど）と比較して、拡張メトリクスはソフトウェア欠陥の予測において優れているか？

主な発見

• 結合を考慮することで、保守性およびテスト可能性の予測が著しく向上した。
• 従来の巡回的複雑性では、条件分岐の複雑さが低くても結合度が高いシステムは、以前は低リスクとして誤って評価されていたが、現在は適切に高リスクとして特定されるようになった。
• 提案されたアルゴリズムにより、最小限のパフォーマンスオーバーヘッドで拡張メトリクスの自動計算が可能になった。
• ケーススタディの結果、拡張メトリクスでフラグが立ったコンponentは、低複雑度のものと比較して30〜40％の高い欠陥密度を示した。
• 結合の統合により、オブジェクト指向設計におけるソフトウェア複雑性のよりバランスの取れた、現実的な評価が可能になった。