2023软件测试面试题合集(内附详细答案)

本文汇总了软件测试的重要概念,包括单元测试、集成测试、系统测试、验收测试和回归测试的定义及其区别,以及黑盒测试和白盒测试的方法。还介绍了软件开发模型如瀑布模型、原型模型、增量模型、迭代模型、螺旋模型,以及V模型、W模型、H模型等测试模型的优缺点。此外,探讨了测试流程、APP性能指标、Web与APP测试的不同点、缺陷优先级和测试用例内容。最后,概述了软件测试生命周期和缺陷的生命周期。

01 软件测试理论部分

1.1 测试概念

1. 请你分别介绍一下单元测试、集成测试、系统测试、验收测试、回归测试

单元测试:完成最小的软件设计单元(模块)的验证工作,目标是确保模块被正确的编码

集成测试:通过测试发现与模块接口有关的问题

系统测试:是基于系统整体需求说明书的黑盒类测试,应覆盖系统所有联合的部件

回归测试:回归测试是指在发生修改之后重新测试先前的测试用例以保证修改的正确性

验收测试:这时相关的用户或独立测试人员根据测试计划和结果对系统进行测试和接收。验收测试包括Alpha测试和Beta测试。

Alpha测试:是由用户在开发者的场所来进行的,在一个受控的环境中进行。并且在开发者对用户的指导下进行测试,开发者负责记录发现的错误和使用中遇到的问题

Beta测试 :由软件的最终用户在一个或多个用户场所来进行的,开发者通常不在现场。由用户记录在测试中遇到的一系列问题,并定期报给开发者。

2. 什么是黑盒?什么是白盒?黑盒和白盒的测试方法分别有哪些?

黑盒:黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试。把程序看作一个不能打开的黑盆子,在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下,对程序接口进行测试。“黑盒”法着眼于程序外部结构、不考虑内部逻辑结构、针对软件界面和软件功能进行测试

常用的黑盒测试方法:等价类划分法;边界值分析法;因果图法;场景法;正交实验设计法;判定表驱动分析法;错误推测法;功能图分析法。

白盒测试:也称为结构测试或逻辑驱动测试,是针对被测单元内部是如何进行工作的测试

常用白盒测试方法

静态测试:不用运行程序的测试;

动态测试:需要执行代码,通过运行程序找到问题;

逻辑覆盖包括:语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、条件组合覆盖和路径覆盖

1.语句覆盖每条语句至少执行一次。

2.判定覆盖每个判定的每个分支至少执行一次。

3.条件覆盖每个判定的每个条件应取到各种可能的值。

4.判定/条件覆盖同时满足判定覆盖条件覆盖。

5.条件组合覆盖每个判定中各条件的每一种组合至少出现一次。

6.路径覆盖使程序中每一条可能的路径至少执行一次。

3. 测试流程:

需求测试->概要设计测试->详细设计测试->单元测试->集成测试->系统测试->验收测试

4. app测试性能指标

内存

cpu

流量

启动速度

5. web测试和app测试不同点

系统架构方面:

web项目,一般都是b/s架构,基于浏览器的

app项目,则是c/s的,必须要有客户端,用户需要安装客户端。

web测试只要更新了服务器端,客户端就会同步会更新。App项目 则需要客户端和服务器都更新。

性能方面:

web页面主要会关注响应时间

而app则还需要关心流量、电量、CPU、GPU、Memory等。

兼容方面:

web是基于浏览器的,所以更倾向于浏览器和电脑硬件,电脑系统方面的兼容

app测试则要看分辨率,屏幕尺寸,操作系统、网络。

web测试是基于浏览器的所以不必考虑安装卸载。

而app是客户端的,则必须测试安装、更新、卸载。除了常规的安装、更新、卸载还要考虑到异常场景:包括安装时的中断、弱网、安装后删除安装文件 。

6. 缺陷按优先级分为哪些类型? p1-p5 面试重点

缺陷必须立即解决

缺陷要求正常排队等待修复

缺陷可以在方便时被纠正

下一个版本修复

不修复

7. 测试用例的内容是什么? 面试重点

用例编号

测试概述或用例标题

测试步骤

预期结果

输入数据

优先级

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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