PICT实现组合测试用例（二）

    上次简单总结了PICT命令的一些用法，这次重新把《软件测试实战》里面有关这一章的内容再总结一次，以巩固理解。

• 组合测试的概念

　　组合测试（combinatorial testing）是一种测试用例生成方法。传统的测试用例生成方法中没有这一方法，但是组合测试确实对传统测试方法的综合，如果能熟练自如的运用组合测试，那么我想大部分测试方法也就都能融会贯通了。

　　运用组合测试，测试人员需要将被测试对象抽象为一个受到多个变量影响的系统，其中每个变量的取值是离散且有限的。然后使用组合测试工具生成满足特定组合覆盖标准的组合测试用例集。

　　　　1、两因素组合测试（也称配对测试、全对偶测试）生成的测试集可以覆盖任意两个变量的所有取值组合。在理论上，该用例集可以暴露所有由两个变量共同作用而引发的缺陷。

　　　　2、多因素组合测试生成的测试集可以覆盖任意n和变量的所有取值组合。在理论上，该测试用例集可以发现所有n个因素共同作用引发的缺陷。

• 怎样进行组合测试建模

    组合测试面临的一个最大问题是：没有足够的测试资源来运行所有的测试用例（全组合测试）。因此提出了基于一个数学模型和一个假设的解决方法。

      一个数学模型：产品的功能被抽象为函数f，产品的输入被抽象为函数的变量x₁，x₂，…，x_m，且x_{i（1≤i≤m）}的可能取值是有限的，产品的输出被抽象为函数的返回值y₁，y₂，…，y_n。

　　一个假设：如果测试覆盖了任意t个（2≤t≤m）输入变量的取值组合，那么该测试可以发现函数f的大部分错误。

　　　　组合测试建模的步骤

　　　　　　1）确定变量x_i；

　　　　　　2）确定每个变量x_i的取值集合；

　　　　　　3）为了更充分的发现缺陷，每个变量的取值要进行充分的设计，尤其是“典型取值”，可以通过等价划分、边界值等方法进行取值。测试集中没有包含可以暴漏错误的特定取值是缺陷遗漏的主要原因；

　　　　　　4）确定检查方法，以判断y₁，y₂，…，y_n是否正确。错误的或不严谨的检查都有可能遗漏暴漏的缺陷。

　　　　组合测试模型的问题

　　　　　　1）组合测试可能会错过最重要的取值组合；由于是工具生成测试用例集，而且不是全覆盖测试，所以很可能遗漏的测试集就是最重要而且能发现问题的测试用例（例如默认测试集）；

　　　　　　2）组合测试的数学模型没有描述变量之间的约束关系；此时需要加入约束条件（PICT即可实现此功能）

　　　　　　3）组合测试用例可能被卫哨语句过滤；此时需要用到PICT中的~在无效数据前进行标记；