环形复杂度（Cyclomatic Complexity）是一种用于度量程序逻辑复杂度的指标。它可以通过以下三种方法来计算：
流图中的区域数
环形复杂度等于流图中的区域数。
边数-结点数+2
环形复杂度 \（ V（G） = E - N + 2 \），其中 \（ E \） 是流图中边的条数，\（ N \） 是结点数。需要注意的是，这里 \（ E \） 不包括自环。
判定结点数+1
环形复杂度 \（ V（G） = P + 1 \），其中 \（ P \） 是流图中判定结点的数目（即包含条件语句、循环语句等分支的结点数）。
示例计算
假设有如下伪代码：
```javascript
if （condition1） {
// block A
} else {
// block B
}
// block C
while （condition2） {
// block D
}
```
控制流图如下：
节点数 \（ N = 4 \）（A, B, C, D）
边数 \（ E = 5 \）（condition1 -> A, condition1 -> B, A -> C, B -> C, C -> D, D -> C）
连通分量数 \（ P = 1 \）
根据公式 \（ V（G） = E - N + 2P \）：
\[ V（G） = 5 - 4 + 2 \times 1 = 4 \]
因此，该段代码的环形复杂度为 4。
建议
选择合适的方法：根据具体情况选择上述三种方法中的一种来计算环形复杂度。通常情况下，使用边数-结点数+2的方法较为直观和常用。
注意自环：在计算时，需要忽略自环。
工具辅助：可以使用一些自动化工具（如SourceMonitor、Code Inspector等）来辅助计算环形复杂度，提高准确性和效率。