测试用例设计--因果图

  1. 定义
  2. 因果图法就是从程序规格说明书的描述中找出因(输入条件)和果(输出或程序状态的改变),通过因果图转换为判定表,最后为判定表中的每一列设计一个测试用例。

首先我们来了解一下因果图的基本符号:

2. 应用的范围

更复杂的条件组合,2^n,n比较多的时候

3. 步骤

1)         根据程序规格说明书描述的语义内容,分析并确定“因”和“果”;

2)         将“因”和“果”表示成 “因果图”;

3)         在因果图上使用若干个约束符号来标明约束条件;

4)         将得到的因果图转换成判定表;

5)         为判定表中每一列所表示的情况设计一个测试用例。

 

4. 案例

以中国象棋中马的走法为例子,具体说明:

1、如果落点在棋盘外,则不移动棋子;

2、如果落点与起点不构成日字型,则不移动棋子;

3、如果落点处有自己方棋子,则不移动棋子;

4、如果在落点方向的邻近交叉点有棋子(绊马腿),则不移动棋子;

5、如果不属于1-4条,且落点处无棋子,则移动棋子;

6、如果不属于1-4条,且落点处为对方棋子 (非老将) ,则移动棋子并除去对方棋子;

7、如果不属于1-4条,且落点处为对方老将,则移动棋子,并提示战胜对方,游戏结束。

案例分析--因果图

1)       根据程序规格说明书描述的语义内容,分析并确定“因”和“果”;

原因:

1、  落点在棋盘外;

2、  不构成日字;

3、  落点有自方棋子;

4、  绊马腿;

5、  落点无棋子;

6、  落点为对方棋子;

7、  落点为对方老将。

结果:

21、 不移动;

22、移动;

23、移动己方棋子消除对方棋子;

24、  移动并战胜对方。

 

2)    将“因”和“果”表示成 “因果图”,并标明约束条件;

 

3)       将得到的因果图转换成判定表;

11这个结点称做中间结点,是为了让因果图的结构更加明了,简化因果图导出的判定表。分析得出以下两个结论:

只有1、2、3、4都不成立时,产生11,跟5、6、7结合分别得出22、23、24三个结果;

不管5、6、7哪个成立,只要1、2、3、4有一个成立,就产生结果21;再加上落点有自方棋子的状况。

可以得到判定表如下:

  进一步分析,将各种不可能产生的组合情况,取消掉,图中用灰色表示。这些都是之前没有写的一些约束条件导致的。比如落点在棋盘外,那么落点就不可能在对方棋子上了。

4)  为判定表中每一列所表示的情况设计一个测试用例。

5. 总结

  因果图常和判定表结合起来使用,先用因果图后用判定表.

### 使用因果图设计测试用例的最佳实践 因果图法的核心在于通过图形化的方式描述输入条件及其相互作用,进而推导出可能的输出结果并设计相应的测试用例。以下是关于最佳实践的具体说明: #### 输入条件分析 在应用因果图方法之前,需明确所有的输入条件以及它们之间的逻辑关系。这些条件通常包括布尔变量或其他可量化的参数[^1]。 #### 转换为决策表 一旦因果图完成绘制,下一步就是将其转换成决策表形式以便于理解和操作。在此过程中需要注意的是去除那些由于违背特定约束而不可能发生的状态组合[^2]。 #### 输出间的关系界定 除了考虑单个输入对外部行为的影响外,还需要仔细审视不同输出之间是否存在互斥或者协同工作的可能性,并据此调整最终形成的测试方案[^3]。 ### 实际操作中的注意事项 为了提高效率和准确性,在实际运用因果图法时应注意以下几点: - **全面覆盖**:确保每一个重要的输入条件都被考虑到,并且每种合理的状态变化都有对应的处理路径被记录下来。 - **简化模型**:当面对复杂系统时,尝试分解大问题为若干个小模块分别构建各自的因果图表再综合起来评估整体表现。 - **验证一致性**:定期复查所建立的因果图是否仍然反映当前系统的实际情况;随着开发周期推进可能会引入新的需求变更影响原有结构。 ```python def generate_test_cases(causal_graph): test_cases = [] # 假设 causal_graph 是一个字典表示因果关系 {input: [outputs]} for input_condition, outputs in causal_graph.items(): if not is_violating_constraints(input_condition): # 检查是否有违反约束的情况 combined_outputs = get_valid_combinations(outputs) # 获取有效的输出组合 for output_set in combined_outputs: case = { 'inputs': input_condition, 'expected_outputs': output_set } test_cases.append(case) return test_cases # 辅助函数用于判断某个输入是否会引发冲突或非法情形 def is_violating_constraints(input_conditions): pass # 需要实现具体的业务逻辑 # 返回给定一组输出的所有合法子集 def get_valid_combinations(output_list): pass # 同样需要基于项目背景定制算法细节 ``` 上述伪代码展示了如何自动化生成基于因果图测试用例集合过程的一部分概念框架。
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