测试用例（正交排列法）

Posted 2021-12-02 eric88

一、应用场合

　　有很多的控件，而且每个控件有多个取值的情况下，要考虑不同控件不同取值的组合

　　——如何使用最少、最优化的数据组合达到最大的测试覆盖。

二、和因果图法的区别：

　　因果图：适用于控件组合较少的（20种以下），要比较全面的考虑所有情况（或主要情况）。

　　正交排列法：适用于控件组合数量庞大，而从代码角度讲有没必要全部测试。

正交表

一种特制表，一般正交表记为：

• n：表示的是行数，也就是测试组合的次数
• t： 表示要测控件内包含的取值个数（各因素的水平数，即各因素的状态数）
• q：表示列数，即控件的个数（因素的个数，或因子的个数）

 

正交表例如L9（34），表1-1， 它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8（41×24），表2-1 ，此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。根据正交表的数据结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，… Sj 组成，这些数码均各出现n/Sj 次，例如表1-1中，第二列的数码个数为3，S=3 ，即由1、2、3组成，各数码均出现3次。

表1-1

列号	1	2	3	4
试验号
1	1	1	1	1
2	1	2	2	2
3	1	3	3	3
4	2	1	2	3
5	2	2	3	1
6	2	3	1	2
7	3	1	3	2
8	3	2	1	3
9	3	3	2	1

表2-1

列号	1	2	3	4	5
实验号
1	1	1	1	1	1
2	1	2	2	2	2
3	2	1	1	2	2
4	2	2	2	1	1
5	3	1	2	1	2
6	3	2	1	2	1
7	4	1	2	2	1
8	4	2	1	1	2

 

正交表具有以下两项性质：

　　⑴每一列中，不同的数字出现的次数相等。例如在两水平正交表中，任何一列都有数码“1”与“2”，

　　且任何一列中它们出现的次数是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、“2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。

　　⑵任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。例如在两水平正交表中，任何两列（同一横行内）有序对子共有4种：

　　（1，1）、（1，2）、（2，1）、（2，2）。每种对数出现次数相等。在三水平情况下，任何两列（同一横行内）有序对共有9种，

　　1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3.3，且每对出现数也均相等。

以上两点充分的体现了正交表的两大优越性，即“均匀分散性，整齐可比”。通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。

三、如何使用

　　1、分析需求——列出所有的控件和取值。——列出表格

　　2、根据控件的个数和控件的取值，选择一个合适的正交表：

　　　　（1）根据控件的个数，决定正交表的“次幂”（正交表的列数）例：4个控件——4次幂（4列）

　　　　（2）根据每个控件的取值个数，决定正交表的“底”（正交表中允许出现的最大值）例：每个控件有 3 个取值——底为3

　　

　　3、把正交表中的列名和取值（1、2、3…）用控件名称和控件的真正取值替代

　　　　（1）把列名用控件名称替代

　　　　（2）把每列中的取值（1、2…）使用对应的控件真正的取值替代

　　4、根据正交表编写用例

　　　　

　　　　把正交表的每一行转换成一条用例

 说明：

　　这些组合是经过数学推理出来的最少、最优化的用例

　　如果时间允许，最好再补充一些用例

正交表的局限性：（不一样的取值叫做混合正交表）

　　正交表个数有限，并基本要求控件取值个数相等

四、正交表的测试思想

1、公平原则：使每个控件的每个取值参与组合的次数尽量相同

2、均匀原则：在所有的组合中挑选数据时，应该均匀零星的选取，而不要只从某个局部选

五、案例

每个控件的取值不相同

1、控件的个数决定次幂，如果没有，找一个最接近的（一般选大一点的） 4个控件——4次幂

 

2、如何选“底”

　　方案1：少数服从多数原则——有更多的控件取值相同的有 2 个控件取值为 3 ——选底为“3”

 

　　方案2：取值个数最多原则——看哪个控件取值最多，最多有 4 个 值——底为“4”