阿尔布雷希特的功能点法

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功能点度量提供了一种用于测量软件应用程序的各种功能的标准化方法。它从用户的角度衡量功能，即基于用户请求和收到的回报。功能点分析是从用户的角度衡量软件开发的标准方法。

随着 1986 年国际功能点用户组 (IFPUG) 的成立，最初由 Albrecht 构想的功能点措施越来越受欢迎。 2002 年，IFPUG 功能点成为国际 ISO 标准 – ISO/IEC 20926。

什么是功能点？

FP（功能点）是适用于量化软件应用程序的最广泛的功能类型指标。它基于五个用户可识别的逻辑“功能”，分为两种数据功能类型和三种交易功能类型。对于给定的软件应用程序，这些元素中的每一个都被量化和加权，计算其特征元素，例如文件引用或逻辑字段。

将得到的数字（未调整的 FP）分组为添加、更改或删除的功能集，并与值调整因子 (VAF) 结合以获得最终的 FP 数。每种计数类型使用不同的最终公式：应用程序、开发项目或增强项目。

现在让我们了解如何应用 Albrecht 的功能点方法。其程序如下 –

EI – 外部输入的数量。这些是派生数据从外到内跨越边界的基本过程。在示例图书馆数据库系统中，输入现有读者的图书馆卡号。
EO – 外部输出的数量。这些是派生数据从内到外跨越边界的基本过程。在示例图书馆数据库系统中，显示已借出给读者的图书列表。
EQ – 外部查询的数量。这些是具有输入和输出组件的基本过程，导致从一个或多个内部逻辑文件和外部接口文件中检索数据。在示例图书馆数据库系统中，确定当前向顾客借出哪些书籍。
ILF – 内部日志文件的数量。这些是用户可识别的逻辑相关数据组，它们完全位于通过外部输入维护的应用程序边界内。在示例图书馆数据库系统中，图书馆中的书籍文件。
ELF – 外部日志文件的数量。这些是用户可识别的逻辑相关数据组，仅用于参考目的，并且完全驻留在系统之外。在示例图书馆数据库系统中，包含图书馆计费系统中的交易的文件。

将每个组件评级为低、平均或高。
对于交易（EI、EO 和 EQ），评级基于FTR和DET。
- FTR – 更新或引用的文件数量。
- DET – 用户可识别字段的数量。
- 根据下表，引用 2 个文件和 10 个数据元素的EI将被列为平均。

对于文件（ILF 和 ELF），评级基于RET和DET。
- RET – ILF或ELF中用户可识别的数据元素的数量。
- DET – 用户可识别字段的数量。
- 根据下表，包含 10 个数据元素和 5 个字段的ILF将被列为高。

General System Characteristic		简要描述;简介
GSC 1	数据通讯	有多少通信设施可以帮助与应用程序或系统传输或交换信息？
GSC 2	分布式数据处理	如何处理分布式数据和处理功能？
GSC 3	表现	用户需要响应时间或吞吐量吗？
GSC 4	大量使用的配置	将在其中执行应用程序的当前硬件平台的使用情况如何？
GSC 5	成交率	交易每天、每周、每月等执行的频率如何？
GSC 6	在线数据输入	在线输入信息的百分比是多少？
GSC 7	最终用户效率	应用程序是否为最终用户的效率而设计？
GSC 8	在线更新	在线交易更新了多少个 ILF？
GSC 9	复杂加工	应用程序是否有广泛的逻辑或数学处理？
GSC 10	可重用性	应用程序是为了满足一个或多个用户的需求而开发的吗？
GSC 11	安装方便	转换和安装有多难？
GSC 12	操作简便	启动、备份和恢复程序的有效性和/或自动化程度如何？
GSC 13	多个站点	应用程序是否专门设计、开发和支持安装在多个组织的多个站点？
GSC 14	促进变革	应用程序是否经过专门设计、开发和支持以促进更改？

复杂性是规模的一个单独组成部分。它有两种类型 –

问题的复杂性– 它是问题的最佳解决方案所需的资源量。
解决方案的复杂性– 实施特定解决方案所需的资源。它有两个方面。它们如下 –
- 时间复杂度– 资源是计算机时间。
- 空间复杂度– 资源是计算机内存。

复杂性的一方面是效率。它衡量任何可以建模为算法的软件产品。

例如：如果用于解决特定问题的所有实例的算法需要f(n) 次计算，则f(n)是渐近最优的，如果解决问题f 的复杂度为 g 的所有其他算法都是O(g)。那么，给定问题的复杂度很大 –问题解决方案的渐近最优算法的O。