黑盒测试中多变量的等价类划分规则：弱一般等价类强一般等价类弱健壮等价类强健壮等价类

Posted 2022-08-18 CodeJiao

文章目录

• 1. 多变量的等价类划分
• • 1.1 弱一般等价类
  • 1.2 强一般等价类
  • 1.3 弱健壮等价类
  • 1.4 强健壮等价类
• 2. 附录：练习题

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1. 多变量的等价类划分

• 变量 x1 取值为 a≤ x1 ≤ d， 三个等价类区间为: [a,b),[b,c),[c,d)
• 变量 x2 取值为 e≤ x2 ≤ g， 两个等价类区间为: [e,f),[f,g)

强/弱：

• 强：多缺陷假设（失效是由两个或两个以上缺陷同时作用引起的）
• 弱：单缺陷假设（失效极少是由两个或两个以上的缺陷同时发生引起的。）

一般/健壮

• 一般：一般指的是没有考虑到无效等价类的情况。
• 健壮：考虑到了无效等价类的情况。

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1.1 弱一般等价类

• 基于单缺陷假设：事故的原因往往只是因为单一原因构成的。
• 所以不用考虑变量的组合关系，只关心每个变量的各种等价类是否被覆盖。
• 如图所示，图中三个点覆盖了x1和x2，的所有等价类。

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1.2 强一般等价类

• 拒绝单缺陷假设
• 变量的所有组合需要考虑

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1.3 弱健壮等价类

• 测试有效等价类，每个变量均取有效值。
• 测试无效等价类，一个变量取其无效等价类中的值，而其余变量取有效值。
• 没有两个变量同时取无效值的情形。

示例：

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1.4 强健壮等价类

考虑所有等价类的组合（包括无效和有效)

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2. 附录：练习题

下面内容这些来源于我上课做的练习题。

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