ScholarGate
Βοηθός

Σύγκριση μεθόδων

Εξετάστε τις επιλεγμένες μεθόδους δίπλα-δίπλα· οι γραμμές που διαφέρουν επισημαίνονται.

Μετρικές πολυπλοκότητας λογισμικού×Ανάλυση Κάλυψης Κώδικα×
ΠεδίοΤεχνολογία ΛογισμικούΤεχνολογία Λογισμικού
ΟικογένειαProcess / pipelineProcess / pipeline
Έτος προέλευσης19761988
ΔημιουργόςThomas J. McCabeTest Coverage Community
Τύποςquantitative measurementmeasurement and analysis
Θεμελιώδης πηγήMcCabe, T. J. (1976). A complexity measure. IEEE Transactions on Software Engineering, 2(4), 308–320. DOI ↗Zhu, H., Hall, P. A. V., & May, J. H. R. (1997). Software unit test coverage and adequacy. ACM Computing Surveys, 29(4), 366–427. DOI ↗
Εναλλακτικές ονομασίεςcode complexity analysis, complexity measurementcoverage metrics, test coverage, instrumentation-based measurement
Συναφείς44
ΣύνοψηSoftware complexity metrics quantify the structural and operational difficulty of code through numerical measurements. Introduced by Thomas McCabe in 1976, cyclomatic complexity became the foundational approach. These metrics assess maintainability, testability, and defect risk, enabling teams to identify problematic code regions and guide refactoring efforts.Code coverage analysis measures the extent to which source code is executed by a test suite, quantifying which lines, branches, or paths are exercised. Tools instrument code to track execution, reporting coverage percentages and identifying untested regions. Coverage analysis guides test creation, detects dead code, and validates test adequacy in quality assurance processes.
ScholarGateΣύνολο δεδομένων
  1. v1
  2. 3 Πηγές
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 3 Πηγές
  3. PUBLISHED

Μετάβαση στην αναζήτηση Download slides

ScholarGateΣύγκριση μεθόδων: Software Complexity Metrics · Code Coverage Analysis. Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/compare