如何使用集合的组合作为测试数据

Posted 2023-03-31

【中文标题】如何使用集合的组合作为测试数据

【英文标题】：How to use combinations of sets as test data

【发布时间】：2010-09-05 06:14:29

【问题描述】：

我想用一组边缘情况和正常值中的元组来测试一个函数。例如，在测试一个函数时，只要给定三个构成有效三角形的长度，就会返回true，我会遇到特定情况，负数/小数/大数，接近溢出的值等；更重要的是，主要目的是生成这些值的组合，有或没有重复，以获得一组测试数据。

(inf,0,-1), (5,10,1000), (10,5,5), (0,-1,5), (1000,inf,inf),
...

作为说明：我实际上知道这个问题的答案，但它可能对其他人有帮助，对这里的人来说也是一个挑战！ --稍后会发布我的答案。

【问题讨论】：

Abacus github Node.JS、Python、php、Actionscript 的组合库（ps 我是作者）

【参考方案1】：

当然，尤其是在处理大量这些排列/组合时，我绝对可以看到第一遍会是一个问题。

python 中有趣的实现，虽然我基于“算法 515”（见下文）用 C 和 Ocaml 编写了一个不错的实现。他用 Fortran 写了他的，因为当时所有的“算法 XX”论文都很常见，嗯，那个程序集或 c。我不得不重新编写它并进行一些小的改进以使用数组而不是数字范围。这个是随机访问的，我仍在努力实现 Knuth 第 4 卷分册 2 中提到的一些不错的实现。我将向读者解释这是如何工作的。虽然如果有人好奇，我不会反对写一些东西。

/** [combination c n p x]
 * get the [x]th lexicographically ordered set of [p] elements in [n]
 * output is in [c], and should be sizeof(int)*[p] */
void combination(int* c,int n,int p, int x)
    int i,r,k = 0;
    for(i=0;i<p-1;i++)
        c[i] = (i != 0) ? c[i-1] : 0;
        do 
            c[i]++;
            r = choose(n-c[i],p-(i+1));
            k = k + r;
         while(k < x);
        k = k - r;
    
    c[p-1] = c[p-2] + x - k;

~"算法 515：从字典索引生成向量"; Buckles, B. P. 和 Lybanon, M. ACM Transactions on Mathematical Software，Vol。 3，第 2 期，1977 年 6 月。

【讨论】：

choose() 是做什么的？那基本上返回n-c[i]选择p-(i+1)1？

对不起，我不遵循选择行为。听起来它被定义为自反-选择确实选择。你能用更简单的方式告诉我它的作用吗？

“self-reflexive”是一个不正确的术语。它被称为“递归”，它是计算机科学的基础部分。有问题的“选择”函数是 C(N,K), en.wikipedia.org/wiki/Binomial_coefficient 。

应该注意的是，x 是基于 1 的，而不是人们所期望的基于 0 的。

甚至 c 数组似乎也将集合元素称为基于 1 而不是基于 0。考虑到我们立即增加 c[i]，它永远不能引用第 0 个元素。还是我错过了什么？还是 OP 的意思是用 -1 初始化 c[i] 并说 choose(n-c[i]-1,...)？

【参考方案2】：

在全新的 Python 2.6 中，您有一个标准的解决方案，即使用 itertools 模块返回可迭代对象的笛卡尔积：

import itertools

print list(itertools.product([1,2,3], [4,5,6]))
   [(1, 4), (1, 5), (1, 6),
   (2, 4), (2, 5), (2, 6),
   (3, 4), (3, 5), (3, 6)]

您可以提供一个“重复”参数来使用可迭代对象和自身执行产品：

print list(itertools.product([1,2], repeat=3))
[(1, 1, 1), (1, 1, 2), (1, 2, 1), (1, 2, 2),
(2, 1, 1), (2, 1, 2), (2, 2, 1), (2, 2, 2)]

你也可以用组合来调整一些东西：

print list(itertools.combinations('123', 2))
[('1', '2'), ('1', '3'), ('2', '3')]

如果顺序很重要，则有排列：

print list(itertools.permutations([1,2,3,4], 2))
[(1, 2), (1, 3), (1, 4),
   (2, 1), (2, 3), (2, 4),
   (3, 1), (3, 2), (3, 4),
   (4, 1), (4, 2), (4, 3)]

当然，所有那些很酷的东西并不完全相同，但您可以以某种方式使用它们来解决您的问题。

请记住，您可以使用 list()、tuple() 和 set() 将元组或列表转换为集合，反之亦然。

【参考方案3】：

有趣的问题！

我会通过选择组合来做到这一点，类似于 python 中的以下内容。最难的部分可能是第一次通过验证，即if f(1,2,3) returns true，这是正确的结果吗？一旦你验证了这一点，那么这就是回归测试的良好基础。

创建一组您知道全部为真的测试用例（例如，对于这个三角形案例，3,4,5）和一组您知道全部为假的测试用例（例如0,1,inf)。然后您可以更轻松地验证测试是否正确。

# xpermutations 来自 http://code.activestate.com/recipes/190465 从 xpermutations 导入 * 长度=[-1,0,1,5,10,0,1000,'inf'] for c in xselections(lengths,3): # or xuniqueselections 打印 c (-1,-1,-1); (-1,-1,0); (-1,-1,1); (-1,-1,5); (-1,-1,10); (-1,-1,0); (-1,-1,1000); (-1,-1,inf); (-1,0,-1); (-1,0,0); ...

【参考方案4】：

我认为您可以使用 Row Test Attribute（在 MbUnit 和更高版本的 NUnit 中提供）来执行此操作，您可以在其中指定多个集合来填充一个单元测试。

【参考方案5】：

虽然可以创建大量测试数据并查看会发生什么，但尽量减少正在使用的数据会更有效。

从典型的 QA 角度来看，您可能希望识别不同的输入分类。为每个分类生成一组输入值并确定适当的输出。

这是输入值类别的示例

具有小数字的有效三角形，例如（10 亿、2、10 亿、20 亿） 大数字的有效三角形，例如 (0.000001, 0.00002, 0.00003) “几乎”平坦的有效钝角三角形，例如 (10, 10, 19.9999) “几乎”平坦的有效锐角三角形，例如 (10, 10, 0000001) 具有至少一个负值的无效三角形 两条边之和等于第三条边的无效三角形 两条边之和大于第三条边的三角形无效 非数字输入值

...

一旦您对该函数的输入分类列表感到满意，您就可以创建实际的测试数据。测试每个项目的所有排列可能会有所帮助。 (例如 (2,3,4), (2,4,3), (3,2,4), (3,4,2), (4,2,3), (4,3,2))通常，您会发现您遗漏了一些分类（例如将 inf 作为输入参数的概念）。

一段时间内的随机数据也可能会有所帮助，它可以在代码中发现奇怪的错误，但通常效率不高。

更可能的是，此函数正在应用附加规则的某些特定上下文中使用。（例如，只有整数值或值必须以 0.01 为增量等）这些添加到输入参数的分类列表中。