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我试图弄清楚这两个覆盖标准之间的差异，但我无法弄清楚它们有何不同。我想我无法准确理解决策覆盖率是什么。我的软件测试教科书指出，复合决策覆盖可能很昂贵（ n个基本条件的2 n 个组合）。

我会认为基本条件覆盖会更昂贵。

考虑a && b && c && d && e。我的理解是，在基本条件覆盖中，这些原子变量中的每一个都必须在测试用例中具有值 TRUE 和 FALSE 才能使测试用例具有基本条件充分性——即 32 个不同的测试用例。

那么实际的区别是什么，什么是所谓的“基本条件”。在上面的例子中，是a一个基本条件吗？

谢谢。

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关于术语，我没有一个方便的单一来源使用确切的术语“基本条件覆盖”和“多条件覆盖”。Binder 的“Testing Object-Oriented Systems”说“条件覆盖”和“多条件覆盖”。Everett & McLeod 的“软件测试”说“简单条件覆盖”和“复合条件覆盖”。但我敢肯定，每种情况下的第一个术语是您的“基本条件覆盖”，第二个是您的“复合条件覆盖”。我将在下面使用这些术语。

基本条件覆盖是指程序中的每个基本条件在某些测试中为真，在某些测试中为假，而与其他条件无关。在下面的

if a && b && c
  # do stuff
else
  # do other stuff
end

有一个复合条件 , a && b && c, 具有三个基本条件a,b和c。只需要两个测试用例，一个所有基本条件都为真，一个所有基本条件都为假，即可获得完整的基本条件覆盖。基本条件恰好是复合条件的一部分并不重要。

请注意，基本条件覆盖不是分支覆盖。如果复合条件是a && b && !c，上面那两个测试用例仍然会达到基本条件覆盖，但不会达到分支覆盖。

一组针对基本条件覆盖的不太积极优化的测试用例将有一个测试用例，其中所有三个基本条件都为假，三个测试用例在每个测试用例中具有不同的基本条件为真。那仍然只是复合条件中基本条件的八种可能组合中的四种。我们忽略其他四个的不舒服的感觉是为什么有复合条件覆盖。这需要对复合条件中每种可能的基本条件组合进行测试。在上面的示例中，您需要 8 个测试，一个用于 和 的可能值的每个可能组合，a以获得完整的复合条件覆盖。bc

于 2016-05-09T19:04:40.420 回答
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首先， Decision和Condition的区别。

条件是一个原子布尔表达式，不能分解为更简单的布尔表达式。例如：（a如果a是布尔值）。

决策是具有零个或多个布尔运算符的条件的组合。没有运算符的决定也是一个条件。例如：(a or b) and c但也a and b或只是a。

举个简单的例子

if(decision)  {
  //branch 1
} else {
  //branch 2
}

您需要两个测试来覆盖两个分支。那就是决策覆盖或分支覆盖。如果决策是一个条件（即只是a），也称为基本条件覆盖，即单个条件的两个分支的覆盖。

decision可以分解为条件。

举个例子

decision = (a or b) and c

决策覆盖率将通过

  • a,b,c = 0
  • a,b,c = 1

但是其布尔子表达式的所有组合的排列是全条件覆盖或多条件覆盖），它是基本条件覆盖的复合：

| a | b | c |
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |

那将是相当多的测试，但其中一些是多余的，因为某些条件已被其他条件覆盖。这反映在修改后的条件/决策覆盖率(MC/DC) 中，它是条件覆盖率和功能覆盖率的组合。

对于 MC/DC，要求每个条件都必须独立影响结果。通过上面的测试（全部为 0 或全部为 1），我们忽略了这样一个事实，即如果 a 和 b 为 0，c 值无关紧要，或者如果 a 和 c 为 1，b 值无关紧要。

因此，您应该坐下来，动动脑筋，思考一下哪种组合的总体结果 R 为 1 或 0。

  | a | b | c | a or b | c | R |  eq
1 | 0 | 0 | 0 |    0   | 0 | 0 |  A
2 | 0 | 0 | 1 |    0   | 1 | 0 |  B
3 | 0 | 1 | 0 |    1   | 0 | 0 |  A
4 | 0 | 1 | 1 |    1   | 1 | 1 |  C
5 | 1 | 0 | 0 |    1   | 0 | 0 |  A
6 | 1 | 0 | 1 |    1   | 1 | 1 |  D
7 | 1 | 1 | 0 |    1   | 0 | 0 |  A
8 | 1 | 1 | 1 |    1   | 1 | 1 |  D

最后一列显示等价类：

  • A：c = 0，结果为0，a和b都没有影响
  • B：a,b = 0，结果为0，c没有影响
  • C: b,c = 1，结果为1，a没有影响
  • D：a,c = 1，结果为1，b没有影响

对于 B 和 C，选择哪个非常明显，对于 A 和 D 则不然。对于每个你必须检查的情况，如果我替换运算符，即或 -> 和，和 -> 或，会发生什么，这将如何影响（子）决定的结果。如果结果会受到影响，你就有了一个候选人——如果没有，你就没有。

  • A : (0 and/or 0) and/or 0 -> 没关系
  • A : (0 and 1) vs (0 or 1) -> 很重要！-> 候选人
  • A : (1 and 0) vs (1 or 0) -> 很重要！-> 候选人
  • A : (1 and/or 1) -> 没关系
  • D : (1 and 0) vs (1 or 0) -> 确实重要 -> 候选人
  • D : (1 and 1) -> 没关系

所以你得到了上面提到的最终测试集：

  • a = 0, b = 1, c = 0 -> 错误分支 (A) 或 a = 1, b = 0, c = 0
  • a = 0, b = 0, c = 1 -> 假分支 (B)
  • a = 0, b = 1, c = 1 -> 真分支 (C)
  • a = 1, b = 0, c = 1 -> 真分支 (D)

尤其是后一种测试——改变操作符——可以使用像变异测试这样的工具来完成，它不仅可以替换操作符，还可以做更多的事情，即翻转操作数、删除语句、更改执行顺序、替换返回值等。对于代码的每次更改，它都会验证测试是否确实失败。这是测试套件质量的良好指标，并确保代码不仅被覆盖，而且您的代码测试实际上是有效的。

关于术语，我在某处找不到“复合决策覆盖”一词。在我看来，“复合决策”将是条件的复合，换句话说：条件的复合。

于 2016-05-09T20:57:16.747 回答