論文の概要: The Impact of Mutability on Cyclomatic Complexity in Java
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10425v1
- Date: Mon, 14 Oct 2024 12:21:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-29 21:44:49.427510
- Title: The Impact of Mutability on Cyclomatic Complexity in Java
- Title(参考訳): Javaの循環的複雑度に対する変異性の影響
- Authors: Marat Bagaev, Alisa Khabibrakhmanova, Georgy Sabaev, Yegor Bugayenko,
- Abstract要約: Javaでは、いくつかのオブジェクト属性は変更可能であり、他の属性は不変である。
可変オブジェクトは不変オブジェクトよりもマケイブの循環複雑度(CC)が高い。
より不変なクラスを使用することで、コードベースの全体的な複雑さと保守性を減らすことができると仮定できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In Java, some object attributes are mutable, while others are immutable (with the "final" modifier attached to them). Objects that have at least one mutable attribute may be referred to as "mutable" objects. We suspect that mutable objects have higher McCabe's Cyclomatic Complexity (CC) than immutable ones. To validate this intuition, we analysed 862,446 Java files from 1,000 open-GitHub repositories. Our results demonstrated that immutable objects are almost three times less complex than mutable ones. It can be therefore assumed that using more immutable classes could reduce the overall complexity and maintainability of the code base.
- Abstract(参考訳): Javaでは、いくつかのオブジェクト属性は変更可能であり、他の属性は不変である("final"修飾子をアタッチした)。
少なくとも1つの可変属性を持つオブジェクトは、"可変"オブジェクトと呼ばれることがある。
可変物体は不変物体よりもマカベの循環複雑度(CC)が高いと仮定する。
この直感を検証するために、1,000のオープンGitHubリポジトリから852,446のJavaファイルを分析しました。
その結果,イミュータブルオブジェクトは不変オブジェクトの約3倍の複雑さを示した。
したがって、より不変なクラスを使用することで、コードベースの全体的な複雑さと保守性を減らすことができると仮定できる。
関連論文リスト
- Evaluating the Dependency Between Cyclomatic Complexity and Response For Class [0.0]
私たちは1,000のGitHubリポジトリから862,517のJavaクラスを分析しました。
以上の結果から, 累積的マッケイブ循環複雑度 (CC) とメソッド数との間には, ピアソンの相関関係が強いことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T23:00:48Z) - Size-invariance Matters: Rethinking Metrics and Losses for Imbalanced Multi-object Salient Object Detection [133.66006666465447]
現在のメトリクスはサイズに敏感で、大きなオブジェクトが集中し、小さなオブジェクトが無視される傾向があります。
サイズに基づくバイアスは、追加のセマンティック情報なしでは不適切であるため、評価はサイズ不変であるべきだと論じる。
我々は,この目標に適した最適化フレームワークを開発し,異なる大きさのオブジェクトの検出において,大幅な改善を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T03:01:06Z) - MMT: Mutation Testing of Java Bytecode with Model Transformation -- An Illustrative Demonstration [0.11470070927586014]
突然変異テストは、テストスイートの堅牢性をチェックするアプローチである。
本稿では,Javaバイトコードの変異をモデル変換によって柔軟に定義できるモデル駆動型アプローチを提案する。
MMTと呼ばれるツールは、オブジェクト指向構造を変更するための高度な突然変異演算子によって拡張されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-22T11:33:21Z) - Learning State-Invariant Representations of Objects from Image Collections with State, Pose, and Viewpoint Changes [0.6577148087211809]
我々は、任意の視点から記録されたオブジェクト画像の状態をキャプチャし、バリエーションを示す新しいデータセット、ObjectsWithStateChangeを提案する。
このような研究の目的は、状態変化に不変なオブジェクト埋め込みを生成することができるモデルをトレーニングすることである。
本稿では,各エポック後に学習した埋め込み空間における類似性関係を利用して学習過程を指導するカリキュラム学習戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-09T17:17:48Z) - Which One? Leveraging Context Between Objects and Multiple Views for Language Grounding [77.26626173589746]
文脈内接地に対する多視点的アプローチ(MAGiC)を提案する。
2つの類似したオブジェクトを区別する言語に基づくオブジェクト参照を選択する。
SNAREオブジェクト参照タスクの最先端モデルよりも、相対誤差を12.9%削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-12T00:21:58Z) - Object-centric architectures enable efficient causal representation
learning [51.6196391784561]
観測対象が複数の物体である場合, 生成関数はもはや注入的ではなく, 実際に乱れは生じないことを示す。
スパース摂動からの弱い監督を利用して各オブジェクトのプロパティを乱すオブジェクト中心アーキテクチャを開発する。
このアプローチはユークリッド空間にエンコードする同等のアプローチよりもはるかに少ない摂動を必要とするという意味で、よりデータ効率が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-29T16:01:03Z) - Weakening Assumptions for Publicly-Verifiable Deletion [79.61363884631021]
我々は,様々な暗号システムに公開検証可能な削除を汎用的に付加する,シンプルなコンパイラを開発した。
コンパイラは片道関数のみを使用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T17:51:28Z) - Do Deep Networks Transfer Invariances Across Classes? [123.84237389985236]
ニュアンス変換を学習するための生成的アプローチが、クラス間での不変性の伝達にどのように役立つかを示す。
この結果から,不均衡分布や細長い分布に対して分類器が不規則に一般化する理由が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-18T04:38:18Z) - Human Correspondence Consensus for 3D Object Semantic Understanding [56.34297279246823]
本稿では,CorresPondenceNetという新しいデータセットを提案する。
このデータセットに基づいて、新しい測地的整合性損失を伴う密接なセマンティック埋め込みを学習することができる。
CorresPondenceNetは異種オブジェクトの細粒度理解を促進できるだけでなく、クロスオブジェクト登録や部分オブジェクトマッチングも実現できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-29T04:24:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。