如何评估后端程序开发的工作量
现在假设基于产品原型开发功能接口，前后端分离。
那么基于这个功能需求，设计出来总共 t 张表，每张表字段数量记为f(t)。
总共p个页面，每一个页面的Tab数量 记为 Ta(p)，模块数量为 M(p)，模块中最大的类型数量为 Max(type(p))，每种类型最大的子类型数量为 Max(subType(p)) 。
接口数量总共为m，参数个数Pa(m)，每一个接口字段数量，Pr(m)。
因为数学不太好，不会表示。上述大致上是表示复杂程度。实际的量，可以是总和，也可以是乘积。
那么最终的表达式为：
接口里面还省略了接口的子接口，业务逻辑的方法调用，还忽略了对系统本身的变动，以及关联的已经存在的数据表的关联程度，例如用户表，权限表等。
经常因为表少，字段少而低估了工作量。实际开发估计工作量，应该充分考虑 模块，页面，接口，字段等等方面的数量。
至于为什么用乘积，乘积更能反映复杂程度，因为每一个因子，因为数量增加1，其余模块都跟着相应的增加，而不是简单的工作量加一。
如果把程序想象成数据的流动，每一个接口，都要针对共同的参数进行处理。从Controller 流入 Service，从Service流入Repository，也就是数据库。
每一个数据库的 statement 都是对应所需要的字段，进行CRUD，全都是关联起来的，接口数量，字段数量，表数量，都会直接导致DAO的复杂程度。
例子：
最近做的一个项目，有三个模块，两个主页面，三个次要页面，每一个页面3个Tab。最大的一级类型3，最大的二级类型3。
两张表，分别是 11个字段，20个字段。
核心接口个数：9x6个，9个interface，平均每一个接口6个method。
核心接口参数平均2个。接口参数字段平均5个。
那么最终的结果就是：
（11+20）x （2 x 3 x 3 x 3 x 3 + 3 x 1 x 1 x 1 x 1）x ( 9 x 6 x 2 x 5) = 2762100。
276万多。
实际项目到完成的时候，代码行数达到了14000 行。