判断程序复杂度可以通过以下几种方法：
代码行度量法
定义：统计程序的源代码行数，认为代码行越多，程序越复杂。
优点：简单易懂，便于快速评估。
缺点：过于粗略，无法准确反映代码质量，且与程序的实际运行效率关系不大。
T. McCabe度量法（圈复杂度）
定义：通过计算程序中线性独立路径的数量来衡量复杂度，即程序中决策点（如if、while、for等控制流语句）的数量加1。
优点：能够较为准确地反映程序的复杂度，有助于理解程序的控制流结构。
缺点：计算过程相对繁琐，需要手动追踪控制流。
Halstead软件科学法
定义：根据程序中操作符和操作数的数量来计算复杂度，包括操作符复杂度和操作数复杂度。
优点：综合考虑了程序中不同操作的数量和种类，能够较为全面地反映程序的复杂性。
缺点：计算较为复杂，需要详细的代码分析。
Cyclomatic complexity（循环复杂度）
定义：一段代码独立路径可能性的总数目，通过控制流语句（如if、for、while等）的数量来衡量。
优点：简单直观，易于理解和计算，常用于评估代码的可维护性和错误风险。
缺点：同样存在计算繁琐的问题，且对于非常简单的代码可能过于敏感。
函数间调用关系度量
number_called_functions：表示某个函数调用了多少个其他函数，衡量当前函数的调用复杂度。
解释：调用函数越多，逻辑复杂度可能越高，有助于优化代码结构。
另一个指标：函数被调用的次数，衡量当前函数的被引用度。
建议
结合使用多种方法：不同方法各有优缺点，结合使用可以更全面地评估程序的复杂度。例如，可以先使用代码行度量法快速了解程序规模，再通过McCabe度量法或Cyclomatic complexity深入了解程序的控制流和逻辑结构。
关注实际运行效率：虽然代码行度量法简单，但实际运行效率与代码复杂度并不总是线性关系，因此需要结合其他方法进行综合评估。
持续优化代码结构：通过分析程序的复杂度，识别出复杂度高的模块，并进行重构或优化，以提高代码的可维护性和可扩展性。
