JUnit学习笔记

前言

      JUnit测试即所谓白盒测试,通俗的讲,测试人员依据程序内部逻辑结构相关信息,设计或选择测试用例,对程序所有逻辑路径进行测试,通过在不同点检查程序的状态,确定实际的状态是否与预期的状态一致。       

     什么是单元测试

      当我们写了个类,要给别人用时,会不会有bug?怎么办?当然先测试一下啦。那怎么测试呢,直接在main方法测试好不好? 答案当然是不好,原因主要有这样两个,一、我们所写的方法不能一起运行。二、大多数情况下需要人为的观察输出确定是否正确。

    为什么要进行单元测试

    1、增强程序的健壮性,减少后期维护的麻烦。
    2、鼓舞我们的士气,明确知道我们的程序是没问题的。

   JUnit测试具体方法
    一、新建工程,建立类,  建立testcase
         注意一下几点:        

       1  、类放在test包中

       2 、 类名用XXXTest结尾

      3、方法用testMethod命名

     4、最好放弃旧的断言,使用hamcrest断言,此时要引入的jar包有hamcrest-core-版本号.jar和hamcrest-library-版本号.jar。

二、 使用hamcrest的匹配方法
       例如使用assertThat方法等。


三、Failure和Error  
      1、  Failure是指测试失败   
      2、  Error是指测试程序本身出错


四、JUnit4 Annotation

1.        @Test: 测试方法

a)        (expected=XXException.class)

b)       (timeout=xxx)

2.        @Ignore: 被忽略的测试方法

3.        @Before: 每一个测试方法之前运行

4.        @After: 每一个测试方法之后运行

5.        @BeforeClass: 所有测试开始之前运行

6.        @AfterClass: 所有测试结束之后运行


五、其他框架:TestNG

六、具体简单代码:
被测试类T 
package com.clint.junit;

public class T {
public int add(int x, int y){
	return x + y;
}
public int divide(int x, int y){
	return x/y;
}
public static void main(String[] args){
	int z = new T().add(3, 5);
	System.out.println(z);

}
}

测试类:TTest

package com.clint.junit.test;
import static org.junit.Assert.*;
import static org.hamcrest.Matchers.*;

import org.junit.Test;
import com.clint.junit.T;

public class TTest {

	@Test
	public void testAdd() {
	int z = new T().add(3,5);
	//assertEquals(8,z);
	
	assertThat(z, is(8));
	}
	// @Ignore  
	@Test(expected=java.lang.ArithmeticException.class,timeout=200)
	public void testDivide() {
		int z = new T().divide(6,0);
		assertEquals(3,z);
	
	}

}
 

声明:此代码比较简单,仅供参考。 

注明:参考资料来源:北京尚学堂





(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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