A variety of metrics can be used to

A variety of metrics can be used to describe aspects of the design. For example, the number of methods and classes is a crude measure of the size of the target product. Cohesion and coupling are measures of the quality of the design, as are fault statistics. As with all other types of inspection, it is vital to keep a record of the number and type of design faults detected during a design inspection. This information is used during code inspections of the product and in design inspections of subsequent products.
The cyclomatic complexity M of a detailed design is the number of binary decisions (predicates) plus 1 [McCabe , 1976] or, equivalently, the number of branches in the code artifact. It has been suggested that cyclomatic complexity is a metric of design quality; the lower the value of M, the better. A strength of this metric is that it is easy to compute. However, it has an inherent problem. Cyclomatic complexity is a measure purely of the control complexity; the data complexity is ignored. That is, M does not measure the complexity of a code artifact that is data driven, such as by the values in a table. For example, suppose a designer is unaware of the C++ library function toascii and designs a code artifact from scratch that reads a character input by the user and returns the corresponding ASCII code (an integer between 0 and 127). One way of designing this is by means of a 128-way branch implemented by means of a switch statement. A second way is to have an array containing the 128 characters in ASCII code order and utilize a loop to compare the character input by the user with each element of the array of characters; the loop is exited when a match is obtained. The current value of the loop variable then is the corresponding ASCII code. The two designs are equivalent in functionality but have cyclomatic complexities of 128 and 1,
respectively.
An additional complication is that the cyclomatic complexity of a class usually is low, because many classes typically include a large number of small, straightforward methods. Furthermore, as previously pointed out, cyclomatic complexity ignores data complexity. Because data and operations are equal partners within the object-oriented paradigm, cyclomatic complexity overlooks a major component that could contribute to the complexity of an object. Therefore, metrics for classes that incorporate cyclomatic complexity generally are of little use.
A related class of metrics for the design workflow is based on representing the design as a directed graph with the classes represented by nodes and the fl ows between classes (messages sent to methods) represented by arcs. The fan-in of a class can be defi ned as the number of fl ows into the class plus the number of global data structures accessed by the class. The fan-out similarly is the number of fl ows out of the class plus the number of global data structures updated by the class. A measure of complexity of the class then is given by length (fan-in fan-out)2 [Henry and Kafura, 1981], where length is a measure of the size of the class (Section 9.2.1). Because the definitions of fan-in and fanout incorporate global data, this metric has a data-dependent component. Nevertheless, experiments have shown that this metric is no better a measure of complexity than simpler metrics, such as cyclomatic complexity [Kitchenham, Pickard, and Linkman, 1990; Shepperd , 1990].
A number of object-oriented design metrics have been put forward, for example, in [Chidamber and Kemerer, 1994]. These and other metrics have been questioned on both theoretical and experimental grounds [Binkley and Schach , 1996; 1997; 1998].

Results (Vietnamese) 1:

Một số số liệu có thể được sử dụng để mô tả các khía cạnh của thiết kế. Ví dụ, số phương pháp và các lớp học là một thước đo kích thước của các mục tiêu sản phẩm thô. Gắn kết và khớp nối là các biện pháp của chất lượng của thiết kế, theo số liệu thống kê lỗi. Như với tất cả các loại khác của kiểm tra, nó là rất quan trọng để giữ một hồ sơ về số lượng và loại thiết kế lỗi phát hiện trong một kiểm tra thiết kế. Thông tin này được sử dụng trong kiểm tra mã của sản phẩm và trong thiết kế kiểm tra các sản phẩm tiếp theo. Sự phức tạp cyclomatic M của một thiết kế chi tiết là số nhị phân ra quyết định (predicates) cộng với 1 [McCabe, 1976] hoặc tương đương, số lượng các chi nhánh trong artifact mã. Nó đã được gợi ý rằng cyclomatic phức tạp là một thước đo chất lượng thiết kế; càng thấp giá trị của M, thì càng tốt. Một sức mạnh của số liệu này là dễ dàng để tính toán. Tuy nhiên, nó có một vấn đề cố hữu. Cyclomatic phức tạp là một biện pháp hoàn toàn của điều khiển phức tạp; sự phức tạp dữ liệu được bỏ qua. Có nghĩa là, M không đo lường sự phức tạp của một artifact mã dữ liệu hướng, chẳng hạn như theo các giá trị trong một bảng. Ví dụ, giả sử một nhà thiết kế là không biết gì về thư viện C++ chức năng toascii và thiết kế một artifact mã từ đầu mà đọc một đầu vào nhân vật của người sử dụng và trả về mã ASCII tương ứng (một số nguyên trong khoảng 0 và 127). Một cách để thiết kế này là bằng phương tiện của một chi nhánh 128-cách thực hiện bằng phương tiện của một tuyên bố switch. Một cách thứ hai là để có một mảng chứa 128 ký tự ASCII mã để và sử dụng một vòng lặp để so sánh nhân vật nhập vào bởi người sử dụng với mỗi yếu tố của các mảng của các ký tự; vòng lặp là đã thoát khi thu được một trận đấu. Giá trị hiện tại của biến vòng sau đó là mã ASCII tương ứng. Hai thiết kế được tương đương trong chức năng nhưng có cyclomatic phức tạp của 128 và 1, tương ứng. Một biến chứng bổ sung là sự phức tạp cyclomatic của một lớp học thường thấp, vì nhiều lớp học thường bao gồm một số lượng nhỏ, đơn giản phương pháp lớn. Hơn nữa, như đã chỉ ra, phức tạp cyclomatic bỏ qua dữ liệu phức tạp. Bởi vì dữ liệu và các hoạt động là các đối tác bình đẳng trong các mô hình đối tượng theo định hướng, cyclomatic phức tạp nhìn ra một thành phần chính có thể đóng góp vào sự phức tạp của một đối tượng. Vì vậy, các số liệu cho các lớp học kết hợp phức tạp cyclomatic thường sử dụng ít. Một lớp học liên quan của các số liệu cho công việc thiết kế dựa trên đại diện cho việc thiết kế như một biểu đồ đạo diễn với các lớp học đại diện bởi các nút và ows fl giữa các lớp học (thư được gửi đến phương pháp) đại diện bởi vòng cung. Fan-in của một lớp học có thể là defi ned như số fl ows vào lớp cộng với số lượng các cấu trúc dữ liệu toàn cầu truy cập bởi các lớp học. Fan-out tương tự như vậy là số fl ows ra khỏi lớp học cộng với số lượng các cấu trúc dữ liệu toàn cầu Cập Nhật bởi lớp. Một biện pháp của các phức tạp của các lớp học sau đó được đưa ra bởi chiều dài (fan-in fan-out) 2 [Henry và Kafura, 1981], nơi chiều dài là một thước đo kích thước của các lớp học (phần 9.2.1). Bởi vì các định nghĩa của fan-in và fanout kết hợp dữ liệu toàn cầu, số liệu này có một thành phần phụ thuộc vào dữ liệu. Tuy nhiên, thử nghiệm đã chỉ ra rằng số liệu này là không tốt hơn một biện pháp phức tạp hơn so với số liệu đơn giản, chẳng hạn như phức tạp cyclomatic [Kitchenham, Pickard, và Linkman, 1990; Shepperd, 1990]. A number of object-oriented design metrics have been put forward, for example, in [Chidamber and Kemerer, 1994]. These and other metrics have been questioned on both theoretical and experimental grounds [Binkley and Schach , 1996; 1997; 1998].

Results (Vietnamese) 2:

Một loạt các số liệu có thể được sử dụng để mô tả các khía cạnh của thiết kế. Ví dụ, số lượng các phương pháp và các lớp học là một biện pháp thô của các kích thước của sản phẩm mục tiêu. Sự gắn kết và khớp nối là các biện pháp về chất lượng của thiết kế, cũng như các số liệu thống kê lỗi. Như với tất cả các loại kiểm tra, nó là quan trọng để giữ một kỷ lục về số lượng và loại lỗi thiết kế phát hiện khi kiểm tra thiết kế. Thông tin này được sử dụng trong quá trình mã kiểm tra của các sản phẩm và kiểm tra thiết kế các sản phẩm tiếp theo.
Sự phức tạp M cyclomatic của một thiết kế chi tiết là số quyết định nhị phân (vị từ) cộng với 1 [McCabe, 1976] hoặc tương đương, số lượng chi nhánh trong các artifact mã. Nó đã được gợi ý rằng sự phức tạp cyclomatic là một thước đo của chất lượng thiết kế; thấp hơn giá trị của M, thì tốt hơn. Một thế mạnh về số liệu này là nó rất dễ dàng để tính toán. Tuy nhiên, nó có một vấn đề cố hữu. Phức tạp Cyclomatic là một biện pháp hoàn toàn của sự phức tạp kiểm soát; sự phức tạp dữ liệu được bỏ qua. Đó là, M không đo lường sự phức tạp của một tạo tác mã đó là hướng dữ liệu, chẳng hạn như bằng các giá trị trong một bảng. Ví dụ, giả sử một nhà thiết kế là không biết gì về C ++ thư viện chức năng toascii và thiết kế một mã tạo tác từ đầu mà đọc một ký tự đầu vào bởi người sử dụng và trả về mã ASCII tương ứng (một số nguyên giữa 0 và 127). Một cách của thiết kế này là bằng phương tiện của một chi nhánh 128-cách thực hiện bằng phương tiện của một câu lệnh switch. Cách thứ hai là phải có một mảng chứa 128 ký tự ASCII để mã và sử dụng một vòng lặp để so sánh các ký tự đầu vào bởi người sử dụng với mỗi phần tử của mảng các ký tự; các vòng lặp là đã thoát khi một trận đấu thu được. Giá trị hiện tại của biến vòng lặp sau đó là mã ASCII tương ứng. Hai mẫu thiết kế là tương đương về tính năng nhưng có tính phức tạp cyclomatic 128 và 1,
tương ứng.
Một biến chứng nữa là sự phức tạp cyclomatic của một lớp học thường là thấp, vì nhiều lớp thường bao gồm một số lượng lớn các phương pháp nhỏ, đơn giản. Hơn nữa, như trước đây đã chỉ ra, phức tạp cyclomatic bỏ qua sự phức tạp dữ liệu. Bởi vì dữ liệu và các hoạt động là đối tác bình đẳng trong các mô hình hướng đối tượng, phức tạp cyclomatic nhìn ra một thành phần chính có thể đóng góp vào sự phức tạp của một đối tượng. Do đó, số liệu cho các lớp học kết hợp phức tạp cyclomatic thường ít được sử dụng.
Một lớp học có liên quan của các số liệu cho công việc thiết kế được dựa trên đại diện cho các thiết kế như là một biểu đồ chỉ với các lớp đại diện bởi các nút và OWS fl giữa các lớp (tin nhắn gửi đến phương pháp) được đại diện bởi vòng cung. Các fan hâm mộ trong một lớp có thể là Defi ned như số lượng của OWS fl vào lớp cộng với số lượng các cấu trúc dữ liệu toàn cầu truy cập bởi lớp. Các fan hâm mộ hiện tương tự như là số của OWS fl ra khỏi lớp cộng với số lượng các cấu trúc dữ liệu toàn cầu cập nhật bởi lớp. Một thước đo về sự phức tạp của các lớp sau đó được đưa ra theo chiều dài (fan-in fan-out) 2 [Henry và Kafura, 1981], trong đó chiều dài là một thước đo kích thước của lớp (mục 9.2.1). Bởi vì các định nghĩa của các fan hâm mộ trong và fanout kết hợp dữ liệu toàn cầu, số liệu này có một thành phần dữ liệu phụ thuộc. Tuy nhiên, các thí nghiệm đã chỉ ra rằng số liệu này là không tốt một biện pháp phức tạp hơn so với số liệu đơn giản, chẳng hạn như cyclomatic phức tạp [Kitchenham, Pickard, và Linkman, 1990; Shepperd, 1990].
Một số số liệu thiết kế hướng đối tượng đã được đưa ra, ví dụ, trong [Chidamber và Kemerer, 1994]. Những điều này và số liệu khác đã được đặt câu hỏi về cả lý thuyết và thực nghiệm căn cứ [Binkley và Schach, 1996; 1997; 1998].