衡量软件复杂度有多种方法，以下是一些常用的方法：
代码行度量法
这是最简单的方法，通过统计程序的源代码行数来衡量程序的复杂性。这种方法假设程序复杂性随着程序规模的增加不均衡地增长，并且控制程序规模的最佳方法是采用分而治之的办法。
McCabe度量法
由Thomas McCabe提出的一种基于程序控制流的复杂性度量方法。该方法通过画出程序图，并用图中的环路数作为程序复杂性的度量值。McCabe复杂度也被称为环路度量。
圈复杂度
圈复杂度是一种衡量程序模块判定结构复杂程度的指标，表现为独立路径的条数，即合理预防错误所需测试的最少路径条数。圈复杂度高意味着代码可能质量低且难以测试和维护。计算公式为V（G）=e-n+2，其中e是控制流图中边的数量，n是控制流图中节点的数量。
软件结构复杂性度量
这包括衡量软件结构的复杂程度，常用的方法有耦合度、内聚度、模块化和层次结构等。这些指标有助于评估软件的可维护性和可扩展性。
系统复杂性度量
衡量软件系统整体复杂程度的方法，包括系统模型、系统结构和系统依赖关系等。这些方法有助于评估软件系统的可维护性、可靠性和可扩展性。
基于信息流的软件结构度量
Henry和Kafura提出的基于信息流的度量方法，将复杂度作为扇入和扇出的函数来衡量。扇入是进入过程的局部流和数据结构的数量，扇出是流出过程的局部流和数据结构的数量。复杂度值被定义为过程长度乘以扇入的平方乘以扇出的平方。
其他度量标准
还有其他一些衡量软件复杂度的标准，例如Halstead软件科学指标、基于控制流的软件结构度量等。
建议
选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。例如，在代码维护阶段，圈复杂度和McCabe度量法可能更为有用；而在系统级设计阶段，软件结构度量可能更为关键。综合运用多种方法可以更全面地评估软件复杂度，从而指导改进和优化工作。