因果图法 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,可以使用因果图或判定表法。...【说明】因果图/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、因果图法 2.1 解析因果图法 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,画因果图,填判定表(在实际工作中可以只填判定表,不画因果图) 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)画因果图只是一种辅助工具,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。但是有时画因果图非常麻烦,影响效率,所以在实际应用中,可以直接写判定表,不画因果图。...编写测试用例能参考什么?
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,使用因果图法。...二、因果图核心 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) 画出限制关系因果图...(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) 画出限制关系因果图 (2)组合关系
这个软件呢,不是免费的,需要花钱,而且定价也不清楚,但是可以试用全功能一个月。
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的流程图,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的模型图如下: 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,概率图如下: 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。
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的流程图,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的模型图如下: ? 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,概率图如下: ?
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的流程图,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的模型图如下: ? 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,概率图如下: ? ...),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。
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测试用例的东西?...排序算法测试用例生成函数 综上所述,排序算法测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。
因果图: 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,使用因果图法。...二、因果图核心 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 画出因果图: 6、根据因果图,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...、因果图法的局限性 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。
通用接口测试用例设计(思维导图) 目录 1、通过性验证 2、参数组合 3、接口安全 4、异常验证 5、设计测试用例 6、接口测试用例模板 1、通过性验证 2、参数组合 3、接口安全 4、异常验证...5、设计测试用例 6、接口测试用例模板
正文之前 好久没弄C++了,上学期颓废了半学期,这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP,所以弄点代码储备,待会到了考场说不定能省点功夫! 正文 #in...
前面向大家讲解了如何用excel绘制高大上的南丁格尔玫瑰图,对于经常用excel的人来说,其实是简单的,但经常用python来绘制图表的人,怎么会用excel来绘制自己想要的图表呢!...所以今天教大家如何用python绘制南丁格尔玫瑰图。...#6A368B' '#7D3990','#A63F98','#C31C88','#D52178','#D5225B'] 创建图表: pie_ = ( # 创建饼图
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、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景图法等。...(四)因果图法 定义:因果图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,这就需要利用因果图(逻辑模型)。...采用因果图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) 把因果图转换为判定表。 5) 把判定表的每一列拿出来作为依据,设计测试用例。
2、安装Xmind软件,这个网上大把教程这里不做解说 3、通过Xmind编写思维导图测试用例 ?...1PnuAGVTAn-GBGmoBC_BeNw 提取码:0rbc 2、将转化工具EasyUseCase-1.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 拷贝至c盘根目录(容易找到的路径下)将编写好的用例脑图重命名为
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%。
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法,并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法,所以这里答案是:不理它。 随着一趟一趟的排序,它们会慢慢被更小的元素往后挤,被更大的元素往前挤,最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。...结果很明显,当某个算法所需要进行的比较操作越少时,它排序就会越快(根据上面四张图的比较,毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢?
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分,请参考之前的推送: 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下: 1....此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法,它能计算从源点到图中任何一点的最短路径,假定起始点为A 2.
本文是其中第二篇,介绍了图算法。...前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。...一 寻路和图搜索算法 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,而是根据图的相邻情况或深度来探索图。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,以理解图的结构。 并查集是一个预处理步骤,为了理解图的结构,在任何算法之前都是必需的。...四 总结 现在我们已经介绍了图的基础知识、图的主要类型、不同的图算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据...通过采用两个主成分构建分类图,可以看出稳定组(矩形)和恶化组(菱形)根本不能很好分开,在主成分分析时,考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率,若低于60%,需要采用多维尺度分析
图的表示方式 图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语言中图的相关算法。... 图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。... 图的最小生成树算法用于无向图,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,图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。
前言:学习图的遍历算法之前,需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。
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