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试用例_因果_测试用

因果法 一、应用场合 ​ 界面中有多个控件,控件之间有组合或者限制关系,为了弄清楚不同的输入组合会对应怎样不同的输出结果,可以使用因果或判定表法。...【说明】因果/判定表法比较适合测试组合数量少(一般指20种以下)的情况(如果组合数量大可以选择使用正交排列法效率会更高) 二、因果法 2.1 解析因果法 ​ 因(原因):输入条件 ​ 果(结果):...步骤4:明确不同的输入组合会产生的不同的输出结果,画因果,填判定表(在实际工作中可以只填判定表,不画因果) 步骤5:编写测试用例 判定表中每一列是一个组合,编写一条测试用例。...【说明】 (1)画因果只是一种辅助工具,通过分析最终得到判定表,再通过判定表,再通过判定表编写测试用例。但是有时画因果非常麻烦,影响效率,所以在实际应用中,可以直接写判定表,不画因果。...编写测试用例能参考什么?

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通过因果法来写测试用例的步骤_通过因果写测试用例的步骤

一、应用场合 在一个界面中,有多个控件,测试的时候要考虑控件的组合关系,不同的控件组合会产生不同的输出结果的组合,为了弄清什么样的输入组合会产生什么样的输出组合,使用因果法。...二、因果核心 1、因——原因,输入条件 2、果——结果,输出结果 使用图形的方式,分析软件输入和输出的对应关系 三、图形符号 1、基本图形 表示输入和输出的对应关系 (1)恒等(=)...1,2就是初步分析需求 3.在步骤1的基础上,找到输入的限制关系和组合关系 (1)限制关系(哪些输入不能组合) 1.输入(1)和(2)不能(互斥) 2.输入(3)和(4)不能(互斥) 画出限制关系因果...(2)组合关系(决定测试用例的数量) 1.输入(1)和(3)组合 2.输入(1)和(4)组合 3.输入(2)和(3)组合 4.输入(2)和(4)组合 5.输入(1)单独组合 6.输入(2)单独组合 7....输入(3)单独组合 8.输入(4)单独组合 4.在步骤2的基础上,找到输出的限制关系和组合关系 (1)限制关系 1.输出A和D不能(互斥) 2.输出B和D不能(互斥) 画出限制关系因果 (2)组合关系

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机器学习算法总结(面试用到)

另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。   近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限,算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。...; Boosting:   主要以Adaboost为例,首先来看看Adaboost的流程,如下:   从图中可以看到,在训练过程中我们需要训练出多个弱分类器(图中为3个),每个弱分类器是由不同权重的样本...k-means是使下面的表达式值最小: k-means算法的优点:   (1)k-means算法是解决聚类问题的一种经典算法算法简单、快速。   ...pLSA的模型如下:   公式中的意义如下:   具体可以参考2010龙星计划:机器学习中对应的主题模型那一讲 LDA:   主题模型,概率如下:   和pLSA不同的是LDA中假设了很多先验分布...),它是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的输出结果累加起来就是最终答案。

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机器学习算法总结(面试用到)

实际上在面试过程中,懂这些算法的基本思想和大概流程是远远不够的,那些面试官往往问的都是一些公司内部业务中的课题,往往要求你不仅要懂得这些算法的理论过程,而且要非常熟悉怎样使用它,什么场合用它,算法的优缺点...另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。   近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限,算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。...; Boosting:   主要以Adaboost为例,首先来看看Adaboost的流程,如下: ?   ...k-means算法的优点:   (1)k-means算法是解决聚类问题的一种经典算法算法简单、快速。   ...pLSA的模型如下: ?   公式中的意义如下: ?   具体可以参考2010龙星计划:机器学习中对应的主题模型那一讲 LDA:   主题模型,概率如下: ?

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机器学习算法总结(面试用到)

另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。   近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限,算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。...; Boosting:   主要以Adaboost为例,首先来看看Adaboost的流程,如下: ?   ...k-means算法的优点:   (1)k-means算法是解决聚类问题的一种经典算法算法简单、快速。   ...pLSA的模型如下: ?   公式中的意义如下: ?   具体可以参考2010龙星计划:机器学习中对应的主题模型那一讲 LDA:   主题模型,概率如下: ?   ...),它是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的输出结果累加起来就是最终答案。

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自己搞排序算法试用例!

每次写完一个排序算法,比如冒泡排序、选择排序,总是要验证一下算法是否正确。如何验证呢?...for (int i = 0; i < 10; i++){ cout << arr[i] << " "; } cout << endl; 如果打印出来的序列是有序的,这说明自己编码的排序算法对这个测试用例是正确的...但更多情况下,可能需要更多的测试用例,或者序列元素个数更大(50,100,甚至成千上万),这个时候还手写数组arr吗?显然很耗费时间。那不妨,搞一个生成排序算法试用例的东西?...排序算法试用例生成函数 综上所述,排序算法试用例的生成函数的代码如下: // 生成有n个元素的随机数组,每个元素的随机范围为[rangeL, rangeR] int* generateRandomArray...总得测试下排序算法的性能吧,这里的性能指的是时间。

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编写测试用例方法—-因果&判定表

因果: 一、应用场合 在一个界面中,有多个控件,测试的时候要考虑控件的组合关系,不同的控件组合会产生不同的输出结果的组合,为了弄清什么样的输入组合会产生什么样的输出组合,使用因果法。...二、因果核心 1、因—-原因,输入条件 2、果—-结果,输出结果 使用图形的方式,分析软件输入和输出的对应关系。...因 (2)、组合关系(决定测试用例的数量) 1)输入(1)和(3)组合 2)输入(1)和(4)组合 3)输入(2)和(3)组合 4)输入...========================== 情况8: 输入(4)单独 会产生: 输出D 画出因果: 6、根据因果,画出判定表 7、根据判定表编写用例 把判定表的一列转换成一条用例 五...、因果法的局限性 每个控件的条件(或取值)最好为2个或3个,比如:按钮按下或不按下;复选框选择还是不选择;单选按钮选还是不选;有三个选项的下拉列表。

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黑盒测试用例设计方法之因果

黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能法、场景法等。...(四)因果法 定义:因果法是一种利用图解法分析输入的各种组合情况,从而设计测试用例的方法,它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。...如果在测试时必须考虑输入条件的各种组合,则可能的组合数目将是天文数字,因此必须考虑采用一种适合于描述多种条件的组合、相应产生多个动作的形式来进行测试用例的设计,这就需要利用因果(逻辑模型)。...采用因果法设计测试用例的步骤: 1) 分析软件规格说明描述中,那些是原因(即输入条件或输入条件的等价类),那些是结果(即输出条件),并给每个原因和结果赋予一个标识符。...4) 把因果转换为判定表。 5) 把判定表的每一列拿出来作为依据,设计测试用例。

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功能测试用例自动生成算法Pairwise

Pairwise算法是什么 对于以下测试场景: 浏览器:M,O,P 操作平台:W(windows),L(linux),i(ios) 语言:C(chinese),E(english) 该如何设计功能测试用例呢...Pairwise算法是L. L. Thurstone在1927年首先提出来的,他是美国的一位心理统计学家。Pairwise算法基于两两组合,过滤出性价比高的用例集。...对于上述测试场景,可以通过笛卡尔积设计18条两两组合的测试用例: 1,M W C 2,M W E 3,M L C 4,M L E 5,M I C 6,M I E 7,O W C 8,O W E 9,O...按照这个算法继续过滤,最终剩下9条用例: 1,M W C 4,M L E 6,M I E 7,O W E 9,O L C 11,O I C 14,P W E 15,P L C 17,P I C 用例减少了...而且维度越多越明显,当有10个维度的时候4*4*4*4*3*3*3*2*2*2=55296个测试case,pairwise为24个,是原始测试用例规模的0.04%。

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图论与学习(二):算法

本文是其中第二篇,介绍了算法。...前一篇文章介绍了的主要种类以及描述一个的基本特性。现在我们更加详细地介绍分析/算法以及分析的不同方式。...一 寻路和搜索算法 寻路算法是通过最小化跳(hop)的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径,而是根据的相邻情况或深度来探索。这可用于信息检索。 1....和 SCC 一样,并查集通常用在分析的早期阶段,以理解的结构。 并查集是一个预处理步骤,为了理解的结构,在任何算法之前都是必需的。...四 总结 现在我们已经介绍了的基础知识、的主要类型、不同的算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。

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的常见算法

的表示方式  是由一系列点和边的集合构成的,一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式,c/c++可以看我的这篇文章:搜索(1)  这篇文章主要讲java语言中的相关算法。... 的拓扑排序以下图来举例,假设你要学课程A,但是课程A有先导课,必须上完先导课才能上A,因此你必须先上BCD,但是由于BD也有先导课K,所以必须先上K。... 的最小生成树算法用于无向,只选择图中的某些边,达到整体边的权重加起来是最小的,并且各个点之间是连通的,连通的意思是假设[1,2]之间有条边,[2,3]之间有条边,那么[1,3]之间就是连通的,的最小生成树算法有两个...,分别是K算法和P算法,他俩产生的结果都是一样的,只不过决策的过程不一样。...K算法 ?  以上面的图为例,K算法的思想是以边进行考虑,优先选择小权重的边。

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