自动化测试用例排序(三个算法随机、贪心、额外贪心）

接着前面自动化测试的测试用例生成和收集，下面我们就需要做的是对测试用例进行排序，简单来说就是达到语句的全部覆盖。说到排序就涉及到三个算法，下面就是我对三个算法的阐述及代码实现。咱们由易入难。

 

1’自动用例生成（使用Randoop）>

2‘评价（对用例筛选冗余）>功能覆盖、语句覆盖（一般用后者）

　　　　　　　　　　　>插桩　　（插入语句）

　　　　　　　　　　　　　　用Javassist实现自动插入语句

3’测试用例排序排序>三种算法实现测试用例排序

　　　　1‘　　随机算法：测试用例会排序就是生成一个用例序列，随机算法就是随机生成一个测试用例序列

　　　　　　下面是对序列进行打乱随机排序的两种方法：

//（1）利用math的random方法
List l=new ArrayList(
input);
//将input数组放入arraylist，input为集合
List res=new  ArrayList();
//用来存放随机产生元素的结果
Random r=new Random();//随机数
int size=l.size();
for(int i=0;i<size;i++){
res.add(l.remove(
r.nextInt(l.size())));
//为了保证不重复，每次随机产生后都删除该元素。
}
//此时res中存放的就是随机排序的结果。
//（2）利用collections的buffle方法

import java.util.Collections;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
 public class Test {
   
   
      List list  =   new  LinkedList();
      public   static   void  main(String[] args)  {
         List list  =   new  LinkedList();
          for  ( int  i  =   0 ; i  <   9 ; i ++ )  {
             list.add( " a " + i);
         } 
         Collections.sort(list); // 顺序排列 
         System.out.println(list);
         
         Collections.shuffle(list); //随机打乱一个序列 
         System.out.println(list);
         
         Collections.reverse(list); // 倒序排列 
         System.out.println(list);
         
         System.out.println(Collections.binarySearch(list,  " a5 " )); // 折半查找 
     } 

　　　　　对此我简单的用list输入一个测试用例序列并进行随机排序，输出结果：　　　

package testpaixu;

import java.util.*;

public class randomA {
	public static void main(String args[]){
		//测试用例数目
		int N=6;	
		List<Integer> lis=new ArrayList<Integer>();	
		//添加测试用例1，2，3，4，5，6为序列
		for(int i=1;i<=N;i++){
			lis.add(i);
		}
		//输出原测试用例序列
		System.out.println("测试用例序列："+lis);
		//随机排序
		Collections.shuffle(lis);
		System.out.println("随机排序后测试用例序列："+lis);		
	}
}

　　　　结果显示：

　　　　

 

　　　　2’·　　贪心算法：

　　　　　　一种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法，它总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解算法。　　　

　　　　　　该算法存在问题：
1. 不能保证求得的最后解是最佳的；
2. 不能用来求最大或最小解问题；
3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。
　　　　　　实现该算法的过程：
从问题的某一初始解出发；
while 能朝给定总目标前进一步 do
 求出可行解的一个解元素；
由所有解元素组合成问题的一个可行解；　　　　　　

　　　　

现在我用