圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是一种代码复杂度的衡量标准。它可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，数量上表现为独立现行路径条数，也可理解为覆盖所有的可能情况最少使用的测试用例数。圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂，可能质量低且难于测试和维护。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。
下面这个实例中，单元测试的覆盖率可以达到100%，但是很容易发现这其中已经漏掉了一个NPE的测试用例。case1方法的圈复杂度为2，因此至少需要2个用例才能完全覆盖到其所有的可能情况。
//程序原代码，圈复杂度为 2
public String case1(int num) {
String string = null;
if (num == 1) {
string = "String";
}
return string.substring(0);
}
//上面代码的单元测试代码
public void testCase1(){
String test1 = case1(1);
}
圈复杂度主要与分支语句（if、else、，switch 等）的个数成正相关。可以在图1中看到常用到的几种语句的控制流图（表示程序执行流程的有向图）。当一段代码中含有较多的分支语句，其逻辑复杂程度就会增加。在计算圈复杂度时，可以通过程序控制流图方便的计算出来。通常使用的计算公式是V(G) = e – n + 2 , e 代表在控制流图中的边的数量（对应代码中顺序结构的部分），n 代表在控制流图中的节点数量，包括起点和终点（1、所有终点只计算一次，即便有多个return或者throw；2、节点对应代码中的分支语句）。
图1、各判断语句的控制流图
知道了如何计算圈复杂度，我们来使用控制流图重新计算一次case1方法的圈复杂度，其控制流图如下图。状态1表示if（num == 1 ）的条件判断，状态2表示string=”String”的赋值操作。可以通过下面的控制流图得到 e = 3 ; n = 3;那么全复杂度V(G) = 3 - 3 + 2 = 2,既case1的圈复杂度为2。
图2、case1的控制流图
在看一个计算全复杂度的例子。程序代码如下：
public String case2(int index, String string) {
String returnString = null;
if (index < 0) {
throw new IndexOutOfBoundsException("exception <0 ");
}
if (index == 1) {
if (string.length() < 2) {
return string;
}
returnString = "returnString1";
} else if (index == 2) {
if (string.length() < 5) {
return string;
}
returnString = "returnString2";
} else {
throw new IndexOutOfBoundsException("exception >2 ");
}
return returnString;
}
程序控制流图：
图3、case2的控制流图
根据公式 V(G) = e – n + 2 = 12 – 8 + 2 = 6 。case2的圈复杂段为6。说明一下为什么n = 8，虽然图上的真正节点有12个，但是其中有5个节点为throw、return，这样的节点为end节点，只能记做一个。
在开发中常用的检测圈复杂度的工具，PMD,checkstyle都可以检测到高复杂度的代码块。在代码的开发中，配合各种圈复杂度的检测插件，将高复杂度的代码进行适当的拆分、优化，可以大大提高代码整体的质量，减少潜在bug存在。
转载于:https://www.cnblogs.com/alterhu/archive/2012/03/28/2421643.html