![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Набор метрик Фернандо Абреу
Набор метрик MOOD (Metrics for Object Oriented Design), предложенный Ф. Абреу в 1994 году, — другой пример академического подхода к оценке качества ОО-проектирования [6]. Основными целями MOOD-набора являются: 1) покрытие базовых механизмов объектно-ориентированной парадигмы, таких как инкапсуляция, наследование, полиморфизм, посылка сообщений; 2) формальное определение метрик, позволяющее избежать субъективности измерения; 3) независимость от размера оцениваемого программного продукта; 4) независимость от языка программирования, на котором написан оцениваемый продукт. Набор MOOD включает в себя следующие метрики: 1) фактор закрытости метода (МНF); 2) фактор закрытости свойства (AHF); 3) фактор наследования метода (MIF); 4) фактор наследования свойства (AIF); 5) фактор полиморфизма (POF); 6) фактор сцепления (СОF). Каждая из этих метрик относится к основному механизму объектно-ориентированной парадигмы: инкапсуляции (МНF и АНF), наследованию (MIF и AIF), полиморфизму (POF) и посылке сообщений (СОF). В определениях MOOD не используются специфические конструкции языков программирования. Метрика 1: Фактор закрытости метода MHF (Method Hiding Factor) Введем обозначения: q Мv (Сi) — количество видимых методов в классе Сi (интерфейс класса); q Мh (Сi) — количество скрытых методов в классе Сi (реализация класса); q Мd (Сi) = Мv (Сi) + Мh (Сi) — общее количество методов, определенных в классе С, (унаследованные методы не учитываются). Тогда формула метрики МНF примет вид:
где ТС — количество классов в системе. Если видимость т-го метода i -го класса из j -го класса вычислять по выражению:
a процентное количество классов, которые видят m- йметод i -го класса, определять по соотношению: то формулу метрики МНF можнопредставить в виде:
В числителе этой формулы МНF — сумма закрытости всех методов во всех классах. Закрытость метода — процентное количество классов, из которых данный метод невидим. Знаменатель МНF — общее количество методов, определенных в рассматриваемой системе. С увеличением МНF уменьшаются плотность дефектов в системе и затраты на их устранение. Обычно разработка класса представляет собой пошаговый процесс, при котором к классу добавляется все больше и больше деталей (скрытых методов). Такая схема разработки способствует возрастанию как значения МНF, так и качества класса. Метрика 2: Фактор закрытости свойства AHF (Attribute Hiding Factor)
Введем обозначения: q Аv (Сi) — количество видимых свойств в классе Сi (интерфейс класса); q Ah(Ci) — количество скрытых свойств в классе Сi (реализация класса); q Ad(Ci) = Аv (Сi) + Ah(Ci) — общее количество свойств, определенных в классе Сi (унаследованные свойства не учитываются). Тогда формула метрики AHF примет вид:
где ТС — количество классов в системе. Если видимость т- го свойства i -го класса из j -ro класса вычислять по выражению:
а процентное количество классов, которые видят т -есвойство i -ro класса, определять по соотношению:
то формулу метрики AHF можно представить в виде:
В числителе этой формулы AHF — сумма закрытости всех свойств во всех классах. Закрытость свойства — процентное количество классов, из которых данное свойство невидимо. Знаменатель AHF — общее количество свойств, определенных в рассматриваемой системе. В идеальном случае все свойства должны быть скрыты и доступны только для методов соответствующего класса (AHF = 100%). Метрика 3: Фактор наследования метода MIF (Method Inheritance Factor)
Введем обозначения: q M i (Сi) — количество унаследованных и не переопределенных методов в классе Сi; q M 0(Сi) — количество унаследованных и переопределенных методов в классе Сi; q M n(Сi) — количество новых (не унаследованных и переопределенных) методов в классе Сi; q M d(Сi) = M n(Сi) + M 0(Сi) — количество методов, определенных в классе Сi; q M a(Сi) = M d(Сi) + M i (Сi) — общее количество методов, доступных в классе Сi. Тогда формула метрики MIF примет вид:
Числителем MIF является сумма унаследованных (и не переопределенных) методов во всех классах рассматриваемой системы. Знаменатель MIF — это общее количество доступных методов (локально определенных и унаследованных) для всех классов. Значение MIF = 0 указывает, что в системе отсутствует эффективное наследование, например, все унаследованные методы переопределены. С увеличением MIF уменьшаются плотность дефектов и затраты на исправление ошибок. Очень большие значения MIF (70-80%) приводят к обратному эффекту, но этот факт нуждается в дополнительной экспериментальной проверке. Сформулируем «осторожный» вывод: умеренное использование наследования — подходящее средство для снижения плотности дефектов и затрат на доработку. Метрика 4: Фактор наследования свойства AIF (Attribute Inheritance Factor)
Введем обозначения: q Аi (Сi) — количество унаследованных и не переопределенных свойств в классе Сi; q А0(Сi) — количество унаследованных и переопределенных свойств в классе Сi; q An(Ci) — количество новых (не унаследованных и переопределенных) свойств в классе Сi; q Аd(Сi) = An(Ci) + А0(Сi) — количество свойств, определенных в классе Сi; q Аa(Сi) = Аd(Сi)+ Аi (Сi) — общее количество свойств, доступных в классе Сi. Тогда формула метрики AIF примет вид:
Числителем AIF является сумма унаследованных (и не переопределенных) свойств во всех классах рассматриваемой системы. Знаменатель AIF — это общее количество доступных свойств (локально определенных и унаследованных) для всех классов. Метрика 5: Фактор полиморфизма POF (Polymorphism Factor) Введем обозначения: q M0(Сi) — количество унаследованных и переопределенных методов в классе Сi; q Mn(Сi) — количество новых (не унаследованных и переопределенных) методов в классе Сi; q DC(Сi) — количество потомков класса Сi; q Md(Сi) = Mn(Сi) + M0(Сi) — количество методов, определенных в классе Сi. Тогда формула метрики POF примет вид:
Числитель POF фиксирует реальное количество возможных полиморфных ситуаций. Очевидно, что сообщение, посланное в класс Сi связывается (статически или динамически) с реализацией именуемого метода. Этот метод, в свою очередь, может или представляться несколькими «формами», или переопределяться (в потомках Сi). Знаменатель POF представляет максимальное количество возможных полиморфных ситуаций для класса Сi. Имеется в виду случай, когда все новые методы, определенные в Сi, переопределяются во всех его потомках. Умеренное использование полиморфизма уменьшает как плотность дефектов, так и затраты на доработку. Однако при POF > 10% возможен обратный эффект. Метрика 6: Фактор сцепления COF (Coupling Factor)
В данном наборе сцепление фиксирует наличие между классами отношения «клиент-поставщик» (client-supplier). Отношение «клиент-поставщик» (Сc => Cs) здесь означает, что класс-клиент содержит но меньшей мере одну не унаследованную ссылку на свойство или метод класса-поставщика. Если наличие отношения «клиент-поставщик» определять по выражению:
то формула для вычисления метрики COF примет вид: Знаменатель COF соответствует максимально возможному количеству сцеплений в системе с ТС-классами (потенциально каждый класс может быть поставщиком для других классов). Из рассмотрения исключены рефлексивные отношения — когда класс является собственным поставщиком. Числитель COF фиксирует реальное количество сцеплений, не относящихся к наследованию. С увеличением сцепления классов плотности дефектов и затрат на доработку также возрастают. Сцепления отрицательно влияют на качество ПО, их нужно сводить к минимуму. Практическое применение этой метрики доказывает, что сцепление увеличивает сложность, уменьшает инкапсуляцию и возможности повторного использования, затрудняет понимание и усложняет сопровождение ПО.
|