图形矩阵是一种数据结构，可以帮助开发用于自动化路径测试的工具。图形矩阵的属性是开发测试工具的基础，因此图形矩阵对于理解软件测试的概念和理论非常有用。
什么是图矩阵?
图矩阵是一个正方形矩阵，其大小表示控制流图中的节点数。如果您不知道什么是控制流程图，请阅读本文。矩阵中的每一行和每一列都标识一个节点，矩阵中的条目表示这些节点之间的边或链接。通常，节点用数字表示，边缘用字母表示。
让我们举个例子。
让我们将此控制流图转换为图矩阵。由于图具有4个节点，因此图矩阵的尺寸为4 X4。矩阵条目将按以下方式填充：
- (1，1)将填充’a’，因为从节点1到节点1存在一条边
- (1，2)将填充’b’，因为存在从节点1到节点2的边缘。重要的是要注意，(2，1)将不填充，因为边缘是单向的而不是双向的
- (1，3)将填充’c’，因为边缘c从节点1到节点3存在
- (2，4)将填充’d’，因为从节点2到节点4存在边
- (3，4)将填充’e’，因为从节点3到节点4存在边
形成的图形矩阵如下所示：
连接矩阵：
连接矩阵是用边权重定义的矩阵。以简单的形式，当控制流图的两个节点之间存在连接时，则边缘权重为1，否则为0。但是，通常不将0输入到矩阵单元中以降低复杂度。
例如，如果我们将上述控制流程图表示为连接矩阵，那么结果将是：
如我们所见，边缘的权重仅替换为1，之前保留为空的单元格保持原样，即表示0。
连接矩阵用于找到控制图的圈复杂度。
尽管还有其他三种方法可以找到圈复杂度，但是这种方法也能很好地工作。
以下是计算圈复杂度的步骤：
- 计算每行中1的数量，并将其写入行的末尾
- 从每一行的此计数中减去1(如果该行的计数为0，则忽略该行)
- 添加先前计算的每一行的计数
- 将此总数加1
- 步骤4中的最终总和是控制流程图的圈复杂度
让我们将这些步骤应用于上图以计算圈复杂度。
我们可以使用其他方法来验证此值是否具有圈复杂度：
方法1：
Cyclomatic complexity
= e - n + 2 * P 从这里开始
e = 5
n = 4
and, P = 1 因此，圈复杂度
= 5 - 4 + 2 * 1
= 3 方法2：
Cyclomatic complexity
= d + P 这里，
d = 2
and, P = 1 因此，圈复杂度
= 2 + 1
= 3 方法3：
Cyclomatic complexity
= number of regions in the graph 里
- 区域1：以边b，c，d和e为边界
- 区域2：以边a为边界(循环中)
- 区域3：图表外
因此，圈复杂度
= 1 + 1 + 1
= 3 可以看出，所有其他方法都给出相同的结果。方法1、2和3已在此处详细讨论。