基于多級(jí)劃分的大類圖拆分方法研究.pdf

1、過(guò)去幾十年中軟件數(shù)量和規(guī)模呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，軟件維護(hù)已經(jīng)變成了一個(gè)重要的問(wèn)題。作為軟件開(kāi)發(fā)的一個(gè)重要階段，軟件維護(hù)的作用越來(lái)越突出，面臨的問(wèn)題也越來(lái)越大。由于軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程的不規(guī)范，很多軟件在開(kāi)發(fā)時(shí)沒(méi)有設(shè)計(jì)軟件開(kāi)發(fā)模型，對(duì)軟件維護(hù)人員來(lái)說(shuō)工作變得十分困難。目前主流的逆向工程工具可以通過(guò)源代碼生成軟件對(duì)應(yīng)的開(kāi)發(fā)模型，其中類圖是最常用的模型?？勺x性是UML類圖質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)，目前逆向工程中生成的UML類圖的規(guī)模往往比較龐大，可讀性較差。

2、r>　　本文提出了一種基于多級(jí)劃分的大類圖拆分方法。首先根據(jù)類目間的繼承、聚合、關(guān)聯(lián)、依賴對(duì)類目間的耦合的影響程度，提出了類目間耦合強(qiáng)度的計(jì)算方法，并將類圖轉(zhuǎn)化為反應(yīng)耦合強(qiáng)度的加權(quán)圖，從而將類圖拆分問(wèn)題轉(zhuǎn)化為加權(quán)圖的劃分問(wèn)題。對(duì)多級(jí)劃分算法進(jìn)行改進(jìn)，使之能夠較好地對(duì)加權(quán)圖進(jìn)行拆分。對(duì)加權(quán)圖進(jìn)行壓縮，優(yōu)先將耦合度較大的節(jié)點(diǎn)合并，減小了加權(quán)圖的規(guī)模，同時(shí)隱藏了權(quán)值較大的邊，接著將加權(quán)圖劃分為k部分，將每個(gè)部分的節(jié)點(diǎn)按照壓縮的順序逐級(jí)拆解，并