第一步是計算WMC。我們知道平均每類的方法是29(1040/36)。雖然我們不清楚這些方法的類別上的分布情況，我們可以用我們在研究過程中確定的百分比來計算：
構造器/解析器 (20%) = 6
讀取器(30%) = 9
修正器 (45%) = 13
疊加器(5%) = 1
我們用圖3來確定復雜度，我們用每類發送消息數(number of messages sent)和實例變量數，既然他們可利用。從這我們可以近似得到實例變量和發送消息。
通過計算發送消息和實例變量和把他們與復雜性分配表(表3)進行匹配，我們確定了方法的復雜度。圖4顯示了分析情況及最終結果的低、平均和高復雜方法數
圖3 用來確定復雜度的數據
接著我們用圖5確定這個例子的平均NOC和DIT。從這我們計算得平均NOC是1.4,我們用子類的總數除以那些有子類的類(父類)的總數(30/21)。我們計算得平均DIT是1.6，頂層類是6(圖中層次水平為0的類數)
發送消息
(總數百分比)
涉及屬性 (總數百分比)
0->1(31%)
2->6 (44%)
延伸閱讀
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