环形复杂度（circular complexity）是软件工程中的一个重要概念，它用于衡量一个程序或算法在执行过程中所消耗的资源。环形复杂度通常用来衡量程序的运行时间、内存使用量和磁盘I/O操作等。计算环形复杂度可以帮助我们评估程序的性能，找出瓶颈，提高程序的效率。
计算环形复杂度的方法有很多，这里介绍一种常用的方法：循环展开法。循环展开法是一种将循环中的语句逐个展开成独立的语句，然后分别计算每个语句的复杂度，最后将所有语句的复杂度相加得到整个循环的复杂度。
假设有一个程序，它包含一个循环，我们需要计算这个循环的环形复杂度。首先，我们可以将循环中的语句逐个展开成独立的语句，例如：
```python
for i in range(n):
# 循环体中的代码
pass
```
接下来，我们可以分别计算每个语句的复杂度。假设每个语句的复杂度为f(i)，那么整个循环的复杂度就是所有语句复杂度之和：
```python
total_complexity = sum(f(i) for i in range(n))
```
这样，我们就可以得到整个循环的环形复杂度。需要注意的是，这种方法只适用于循环中的语句数量不随输入规模变化的情况。如果循环中的语句数量随输入规模变化，那么我们需要采用其他方法来计算环形复杂度。
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