通俗解释正条件判定覆盖

    修正条件判定覆盖(Modified Condition/Decision Coverage),简称MC/DC,定义为:

    Condition —— a Boolean expression containing no Boolean operators:

    Decision —— a Boolean expression composed of conditions and zero or more Boolean operators:

    Modified Condition/Decision Coverage —— every point of entry and exit in the program has been invoked at least once,every condition in the program has taken all possible outcomes at least once,and each condition in a decision has been shown to independently affect a decision S outcome by varying just that condition while holding fixed all other possible conditions.

    条件表示不含有布尔操作符号的布尔表达式;

    判定表示由条件和零或者很多布尔操作符号所组成的一个布尔表达式;

    修正条件判定覆盖要求在一个程序中每一种输入输出至少得出现一次,在程序中的每一个条件必须产生所有可能的输出结果至少一次,并且每一个判定中的每一个条件必须能够独立影响一个判定的输出,即在其他条件不变的前提下仅改变这个条件的值,而使判定结果改变.

 

   有点不好理解,下面解释一下:

   MC/DC首先要求实现条件覆盖、判定覆盖,在此基础上,对于每一个条件C,要求存在符合以下条件的两个用例:

   1)条件C所在判定内的所有条件,除条件C外,其他条件的取值完全相同;

   2)条件C的取值相反;

   3)判定的计算结果相反。

 

 

### 三级标题:MC/DC覆盖的基本概念 MC/DC(Modified Condition/Decision Coverage)是一种白盒测试方法,广泛应用于安全关键系统中,例如航空电子、汽车控制系统等领域。它要求在测试过程中确保每个条件的真假值对决策结果产生独立影响[^3]。具体来说,MC/DC覆盖包含以下四个子条件: 1. 每个判定中的每一个条件都必须独立地影响该判定的结果。 2. 每个条件必须至少有一次为真和一次为假。 3. 每个判定的入口和出口必须被覆盖。 4. 每个条件的变化必须能够导致整个判定结果的变化。 ### 三级标题:MC/DC覆盖率的计算方式 MC/DC覆盖率通常通过以下公式进行计算: ```python MC/DC覆盖率 = (满足MC/DC条件判定数量 / 总判定数量) * 100% ``` 其中,“满足MC/DC条件判定数量”是指所有条件都能独立影响判定结果的判定数。为了达到100%的MC/DC覆盖率,每个条件必须独立地改变判定结果[^1]。 ### 三级标题:实现原理与测试用例设计 实现MC/DC覆盖的关键在于如何设计测试用例以满足其严格的覆盖标准。以下是具体的步骤: 1. **分析程序结构**:识别出所有的判定及其内部条件。例如,在一个if语句中可能存在多个逻辑表达式,如`if (A && B || C)`,其中A、B、C是三个独立的条件。 2. **生成测试用例**:为每个条件设计测试用例,确保其能独立影响判定结果。例如,对于条件A,需要找到两个测试用例,使得当A为真时,其他条件固定,判定结果发生变化;同样,当A为假时,也需验证这一点[^2]。 3. **验证测试用例的有效性**:运行测试用例并记录执行路径。使用工具(如Parasoft C++Test)可以自动检测是否满足MC/DC覆盖标准,并提供详细的报告[^4]。 ### 三级标题:应用场景 MC/DC覆盖主要应用于以下场景: - **安全关键系统**:如航空航天、医疗设备、汽车控制系统等,这些领域的软件故障可能导致严重后果,因此需要极高的测试覆盖率来确保可靠性。 - **高可靠性需求的嵌入式系统**:这类系统通常运行在资源受限的环境中,且难以更新或修复,因此在开发阶段就必须保证代码质量。 - **符合行业标准的要求**:某些行业标准(如DO-178C用于航空软件开发)明确要求达到特定级别的MC/DC覆盖率,以证明软件的安全性和完整性[^1]。 ### 三级标题:优缺点分析 #### 优点 - 提供了比传统分支覆盖更严格的测试要求,能够发现更多潜在缺陷。 - 特别适用于复杂逻辑判断较多的模块,有助于提高代码质量。 - 在安全性要求极高的领域具有不可替代的作用。 #### 缺点 - 测试用例设计复杂度较高,尤其是当判定条件较多时,手动设计成本显著增加。 - 对于某些复杂的组合逻辑,可能无法完全实现MC/DC覆盖,尤其是在存在隐含依赖关系的情况下。 - 需要专门的工具支持,否则难以有效评估覆盖率并生成合适的测试用例[^4]。 ### 三级标题:相关问题
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