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內聚性内聚性（英語：Cohesion）也稱為内聚力，是一軟體度量，是指機能相關的程式組合成一模組的程度[1]，或是各機能凝聚的狀態或程度[2]。是結構化分析的重要概念之一。量測内聚性的方式很多，有些方法是由分析源代碼，得到非量化的結果，有些方法則是檢查源代碼的文本特徵，以得到内聚性的量化分數。内聚性是屬於順序式的量測量，一般會以「高内聚性」或「低内聚性」來表示。一般會希望程式的模組有高内聚性，因為高内聚性一般和許多理想的軟體特性有關，包括鲁棒性、可靠度、可復用性及易懂性（understandability）等特性，而低内聚性一般也代表不易維護、不易測試、不易復用以及難以理解。 而耦合性（英語：Coupling）是一個和内聚性相對的概念。一般而言高内聚性代表低耦合性，反之亦然。内聚性是由賴瑞·康斯坦丁所提出，是以實務上可減少維護及修改的「好」軟體的特性為基礎[3]。 高内聚性在計算機科學中，内聚性是指機能相關的程式組合成一模組的程度。應用在物件導向程式設計中，若服務特定型別的方法在許多方面都很類似，則此型別即有高内聚性。在一個高内聚性的系統中，代碼可讀性及復用的可能性都會提高，程式雖然複雜，但可被管理。 以下的情形會降低程式的内聚性：
低內聚性的缺點如下：
内聚性的類型内聚性是一種非量化的量測，可利用評量規準來確認待確認源代碼的内聚性的分類。内聚性的分類如下，由低到高排列：
由賴瑞·康斯坦丁、愛德華·尤登及史蒂夫·麥康奈爾等人的研究[4]都提出偶然內聚性和邏輯內聚性是不好的，聯絡內聚性和依序內聚性是好的，而功能內聚性是最理想的狀態。 相關條目參考資料
外部連結
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