耦合性 (计算机科学)

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耦合性（英语：Coupling）或称耦合力或耦合度，是一种软体度量，是指一程式中，模组及模组之间资讯或参数依赖的程度。

而内聚性（英语：Cohesion）是一个和耦合性相对的概念，一般而言低耦合性代表高内聚性，反之亦然。耦合性和内聚性都是由提出结构化设计概念的赖瑞·康斯坦丁所提出。低耦合性是结构良好程式的特性，低耦合性程式的可读性及可维护性会比较好。

耦合性的分类

耦合性的概念模型

耦合性可以是低耦合性（或称为松散耦合），也可以是高耦合性（或称为紧密耦合）。以下列出一些耦合性的分类，从高到低依序排列：

内容耦合（content coupling，耦合度最高）

也称为病态耦合（pathological coupling）当一个模块直接使用另一个模块的内部数据，或通过非正常入口而转入另一个模块内部。

共用耦合/公共耦合（common coupling）

也称为全局耦合（global coupling.）指通过一个公共数据环境相互作用的那些模块间的耦合。公共耦合的复杂程度随耦合模块的个数增加而增加。

外部耦合（external coupling）

发生在二个模组共用一个外加的资料格式、通讯协定或是设备界面，基本上和模组和外部工具及设备的沟通有关。

控制耦合（control coupling）

指一个模块调用另一个模块时，传递的是控制变量（如开关、标志等），被调模块通过该控制变量的值有选择地执行块内某一功能;

特征耦合/标记耦合（stamp coupling）

也称为资料结构耦合，是指几个模组共享一个复杂的资料结构，如高级语言中的数组名、记录名、文件名等这些名字即标记，其实传递的是这个数据结构的地址;

资料耦合/数据耦合（data coupling）

是指模组借由传入值共享资料，每一个资料都是最基本的资料，而且只分享这些资料（例如传递一个整数给计算平方根的函数）。

讯息耦合（message coupling，是无耦合之外，耦合度最低的耦合）

可以借由以下二个方式达成：状态的去中心化（例如在物件中），组件间利用传入值或讯息传递来通讯。

无耦合：模组完全不和其他模组交换资讯。

物件导向程式设计

子类别耦合（subclass coupling）

描述子类别和父类别之间的关系，子类别连结到父类别，但父类别没有连结到子类别。

时空耦合（temporal coupling）

二个动作只因为同时间发生，就被包装在一个模组中。

后来的研究提出了许多不同层面的耦合性，并且用来评估实务上各种的模组化法则的实施程度。

缺点

紧密耦合的系统在开发阶段有以下的缺点：

1. 一个模组的修改会产生涟漪效应，其他模组也需随之修改。
2. 由于模组之间的相依性，模组的组合会需要更多的精力及时间。
3. 由于一个模组有许多的相依模组，模组的可复用性低。

改善方法

机能设计是一种可以降低耦合性的方法，此方法以机能性的角度设法限制各模组需负责的事务。在类别A及B之间，若有以下任何一种情形，会提高二者的耦合性：

• A有一个属性是参考类别B（此属性的形态为类别B）
• A呼叫物件B提供的服务
• A有一个方法会参考类别B（此方式会传回一形态为类别B的物件）
• A是类别B的子类别。

松散耦合是指二个彼此相关的模组，其中的介面是一个简单而稳定的介面，且其介面和任一模组内部的实现方式无关（参考信息隐藏）。

像CORBA或组件对象模型等系统，允许一物件在不知道另一物件实现方式的情形下和另一物件互动。这类系统甚至允许一物件和用其他语言撰写的物件进行互动。

耦合性和内聚性

耦合性和内聚性二个名词常一起出现，用来表示一个理想模组需要有的特点，也就是低耦合性及高内聚性。耦合性著重于不同模组之间的相依性，而内聚性著重于一模组中不同功能之间的关联性。低内聚性表示一个模组中的各机能之间没什么关联，当模组扩充时常常会出现问题。

模组的耦合性

以下是一种计算模组耦合性的方法：

对于资料和控制流的耦合：

• d_i：输入资料参数的个数
• c_i：输入控制参数的个数
• d_o：输出资料参数的个数
• c_o：输出控制参数的个数

全域耦合：

• g_d：用来储存资料的全域变数
• g_c：用来控制的全域变数

环境耦合：

• w：此模组呼叫的模组个数（扇出）
• r：呼叫此模组的模组个数（扇入）

$\mathrm {Coupling} (C)=1-{\frac {1}{d_{i}+2\times c_{i}+d_{o}+2\times c_{o}+g_{d}+2\times g_{c}+r+w}}$

若Coupling(C)数值越大，表示模组耦合的情形越严重，数值一般会界于0.67（低度耦合）到1.0（高度耦合）之间。

举例，若一模组只有一个输入资料参数，一个输出资料参数：

$C=1-{\frac {1}{1+0+1+0+0+0+1+0}}=1-{\frac {1}{3}}=0.67$

若一模组的输入资料参数、输入控制参数、输出资料参数及输出控制参数都是5个，存取10个全域变数，扇出和扇入的模组个数别是3个及4个：

$C=1-{\frac {1}{5+2\times 5+5+2\times 5+10+0+3+4}}=0.98$

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