回归测试用例集极小化及构建方法的应用研究综述报告.docx

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回归测试是指在软件代码修改后，对先前已经测试过的软件进行重新测试，以确保新修改的代码不会影响到原有代码的功能和质量。尽管回归测试非常重要，但是这种测试耗费的时间和资源比较大，因此，如何尽可能地缩小回归测试的用例集是一个值得深入研究的问题。本文对回归测试用例集极小化及构建方法进行综述，从而为软件测试工程师提供决策支持。
回归测试用例集的极小化
回归测试用例集极小化是指通过一定的算法和技术，将原有的测试用例集压缩到最小的测试用例集，以保证测试的效率。下面就是回归测试用例集极小化的一些常见方法：
1. 回归测试用例选择方法
回归测试用例选择方法是指根据一定的规则和算法从之前的测试用例集中选择最具代表性的用例集。在进行这种选择时需要考虑各种因素，例如测试用例的质量、执行效率、复杂度等。
2. 基于覆盖率的极小化方法
这种方法是通过分析原有测试用例集所覆盖的代码部分，找出重复或冗余的测试用例集，从而极小化测试用例集。
3. 基于缺陷的极小化方法
基于缺陷的极小化方法是通过分析以前的测试结果，找出之前的测试用例集中发现的缺陷，然后删除掉那些不会产生不同结果的测试用例，从而得到更加有用的测试用例集。
回归测试用例集的构建方法
回归测试用例集的构建方法是指如何构建一个包含可重复执行的测试用例的测试集，以便在软件的修改后进行回归测试。下面是回归测试用例集构建方法的一些常见方法：
1. 自动化生成
利用软件测试自动化工具可以自动生成大量的测试用例，提高软件测试效率，并将软件测试流程自动化。
2. 向量回归测试
向量回归测试是一种模糊测试技术，主要针对一组测试输入不连续的情况，通过将测试输入划分成多个向量，对每个向量进行测试，最终得到一组完整的测试用例集。
3. 静态分析和软件模型方法
静态分析和软件模型方法是通过在软件设计或代码编写过程中，预测可能出现的错误并进行测试，对测试用例集进行建模。
总结
回归测试是保证软件产品质量和稳定性的重要手段，其用例集的极小化和构建方法可以大大提高测试效率和测试准确性。本文对回归测试用例集极小化及构建方法的应用进行了综述和分析，为软件测试工程师提供了重要的参考。