軟體自身是一種固化的思維，因此從本質上來看，軟體是不可度量的。
但這並不意味著軟體不需要度量，而只是說軟體中的度量大多都有一定限度。
應用各種度量資料的時候一旦跨過這種限度，結果就會適得其反。
對軟體「直觀可見的質量屬性」的度量比較簡單，比如：bug率，效能等，這裡就不提了。
這裡主要關注的是軟體的內在的，不直觀可見的質量屬性。
圈複雜度主要用於度量函式或方法，從《**大全》中可以找到圈複雜度的描述。
關於圈複雜度：tom mccabe曾經建議使用下面的方法來度量複雜度。在這一方法中為了計算複雜度首先要計算子程式中的決策點(decision points)，規則如下：
從函式第一行一致往下通過程式
一旦遇到以下關鍵字或者同類的詞就加1：if,while,repeat,for,and,or
給case語句中的每一種情況加1 --steve mcconell 《**大全》
很多靜態分析工具都直接提供對圈複雜度的度量，而圈複雜度本身歧義性很小，是非常難得的指標，高於15的**基本很難看懂。
但圈複雜度更適合用於度量編碼的結果，對高層設計則不太適用。
響應集是指類的各個方法直接呼叫的函式數目。響應集無疑的應該盡可能的小，根據得墨忒耳法則：某個物件的任何方法都應該只呼叫屬於以下情形的方法。
class demeter};
---摘自《程式設計師修煉之道》
在度量包時可以用包內部類的數目除以包內類的總數，其比值用來表示包得內聚性。如果用r表示包內部得類關係數目，用n表示包內類總數。那麼：h = (r+1)/n
不穩定性由輸入耦合度（ca)與輸出耦合度(ce)計算而來。包得輸入耦合度是指處於包外部，但依賴於包內類的數目。
包得輸出耦合度是指包內部的依賴於包外部類的類數目。
這樣i = ce / （ca+ ce)
包的抽象性用抽象類的數目和包中所有類的數目進行計算。這些度量指標無疑是有意義的，都可以用來評價軟體寫的好還是壞，但卻不解決這樣乙個問題：假如說包中類的總數是nc, 抽象類的數目是na ,那麼抽象度a = na/nc
關係內聚性(h)，不穩定性(h)，抽象性(h)的進一步說明，請參見《敏捷軟體開發：原則，模式與實踐》一書。
如果乙個方案在關係內聚性(h)，不穩定性(h)，抽象性(h)上都有好的表現，複雜度有沒有提高？如果說複雜度因此而提高了，那麼這種額外支出的複雜度值不值得？
如果我們認為複雜度是軟體的根本問題，那麼在滿足需求的前提下，使軟體簡單化就是最關鍵的使命（比靈活性等重要）。既如此，究竟應該如何度量軟體的複雜度呢？
這是乙個需要進一步展開的話題，我完善後會進一步和大家分享。
理想流 + 軟體 = 《完美軟體開發：方法與邏輯》
理想流 + 人生 = ??
理想流 + 管理 = ??
理想流 = 以概念和邏輯推演本質，追求真理。
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