다음은 약간의 추상 그래프 이론 각도의 대답입니다.
상태 저장 객체 사이의 (지시 된) 의존성 그래프 만보고 문제를 단순화합시다.
종속성 그래프의 두 가지 제한 사례 를 고려하여 매우 간단한 답변을 설명 할 수 있습니다 .
첫 번째 제한 사례 : 클러스터 그래프 .
클러스터 그래프는 높은 응집력과 낮은 결합 (클러스터 크기 세트가 제공됨) 종속성 그래프를 가장 완벽하게 구현합니다.
클러스터 간 종속성은 최대 (완전히 연결됨)이며 클러스터 간 종속성은 최소 (0)입니다.
이것은 제한 사례 중 하나의 답을 추상 적으로 보여줍니다 .
두 번째 제한 사례 는 모든 것이 모든 것에 의존하는 완전히 연결된 그래프입니다.
현실은 저의 어딘가에 있으며, 클러스터 그래프에 가까울수록 나의 겸손한 이해가 더 좋습니다.
다른 관점에서 : 지향성 종속성 그래프 를 볼 때 이상적으로는 비순환이어야합니다. 그렇지 않으면 가장 작은 군집 / 구성 요소를 순환합니다.
계층에서 한 단계 위 / 아래로 소프트웨어에서 느슨한 결합, 긴밀한 응집력의 "한 인스턴스"에 해당하지만이 느슨한 결합 / 긴밀한 응집성 원리를 비 주기적 방향 그래프의 다른 깊이에서 반복되는 현상으로 볼 수 있습니다. 스패닝 트리 중 하나).
시스템을 계층 구조로 분해하면 지수 복잡성을 극복 할 수 있습니다 (각 클러스터에 10 개의 요소가 있음). 그런 다음 6 층에서 이미 백만 개의 객체입니다.
10 개의 클러스터는 1 개의 슈퍼 클러스터를 형성하고 10 개의 슈퍼 클러스터는 1 개의 하이퍼 클러스터를 형성합니다.
따라서 이것은 이야기의 진정한 중요성 일 수 있으며 단지 두 층 내에서의 높은 응집력의 낮은 결합력 만이 아닙니다. 더 높은 수준의 추상화와 상호 작용을 고려할 때 진정한 중요성이 분명해집니다.