第一步是计算WMC。我们知道平均每类的方法是29(1040/36)。虽然我们不清楚这些方法的类别上的分布情况，我们可以用我们在研究过程中确定的百分比来计算：
构造器/解析器 (20%) = 6
读取器(30%) = 9
修正器 (45%) = 13
叠加器(5%) = 1
我们用图3来确定复杂度，我们用每类发送消息数(number of messages sent)和实例变量数，既然他们可利用。从这我们可以近似得到实例变量和发送消息。
通过计算发送消息和实例变量和把他们与复杂性分配表(表3)进行匹配，我们确定了方法的复杂度。图4显示了分析情况及最终结果的低、平均和高复杂方法数
图3 用来确定复杂度的数据
接着我们用图5确定这个例子的平均NOC和DIT。从这我们计算得平均NOC是1.4,我们用子类的总数除以那些有子类的类(父类)的总数(30/21)。我们计算得平均DIT是1.6，顶层类是6(图中层次水平为0的类数)
发送消息
(总数百分比)
涉及属性 (总数百分比)
0->1(31%)
2->6 (44%)
延伸阅读
文章来源于领测软件测试网 https://www.ltesting.net/
