平均
5
高
10
读取器
低
12
平均
16
高
20
叠加器
低
3
平均
9
高
15
表2 不同类别和复杂性方法的加权系数
下一步是怎么样辨别哪些方法高于平均值哪些低于平均值。通过回顾上面的数据，发现系统的响应数(方法预期响应的消息数)和被方法作用的属性数越高，方法就有高于平均数值的加权系数，相反地，这两个数据低，方法的加权系统也会低于平均值。重要的是要注意我们收集到的数据标本足够我们进行分析却不足以只通过对他们分析得出这样的结论。 所以我们也应用了一些专家的知识。研究的结果引发了确定每类方法权重的开发过程，它包括分析方法功能的同时指出它基于对象间通信的低、平均或高的复杂性。 表2显示了不同类别方法的复杂性，表3显示了计算规则(基于响应消息和影响属性数)，它来确定方法所属类别。
响应消息
属性数
0->1
2->6
7 or more
0->1
低
延伸阅读
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