设计以下代码的测试用例def function(a,b,c): if((a>1)and(b==0)): c=c/a if((a==5)or(c>1)): c=c+1 c=a+b+c return c

时间: 2024-02-21 09:00:21 浏览: 25
对于以下代码,可以设计以下测试用例: ```python def function(a, b, c): if (a > 1 and b == 0): c = c / a if (a == 5 or c > 1): c = c + 1 c = a + b + c return c ``` 1. 输入 a = 2, b = 0, c = 4,预期输出为 6。 2. 输入 a = 6, b = 3, c = 5,预期输出为 14。 3. 输入 a = 5, b = 0, c = 1,预期输出为 7。 4. 输入 a = 1, b = 2, c = 3,预期输出为 6。 5. 输入 a = 1, b = 0, c = 0,预期输出为 1。 6. 输入 a = 0, b = 3, c = 5,预期输出为 8。 7. 输入 a = -1, b = 2, c = 4,预期输出为 5。 8. 输入 a = 5, b = 2, c = 0,预期输出为 8。 9. 输入 a = 2, b = 3, c = 'abc',预期输出会抛出 TypeError 异常。 10. 输入 a = 5, b = 0, c = 0,预期输出为 2。
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用基本路径法设计测试用例def function(a,b,c): if((a>1)and(b==0)): c=c/a if((a==5)or(c>1)): c=c+1 c=a+b+c return c

基本路径测试是一种测试方法,它的目的是测试程序的独立路径。对于给定的控制流程图,基本路径是一条从程序的开始到结束的路径,这条路径覆盖了所有语句至少一次。对于这段代码,可以使用基本路径法设计以下测试用例: 1. 选择路径 1-2-3-7,其中 a = 2, b = 0, c = 4,预期输出为 6。 2. 选择路径 1-2-4-5-7,其中 a = 5, b = 0, c = 1,预期输出为 7。 3. 选择路径 1-2-4-6-7,其中 a = 1, b = 2, c = 3,预期输出为 6。 4. 选择路径 1-2-4-5-6-7,其中 a = 5, b = 2, c = 0,预期输出为 8。 5. 选择路径 1-2-3-4-5-7,其中 a = 2, b = 5, c = 10,预期输出为 19。 6. 选择路径 1-2-3-4-6-7,其中 a = 2, b = 3, c = 5,预期输出为 10。 7. 选择路径 1-2-4-6-4-5-7,其中 a = 1, b = 0, c = 2,预期输出为 4。 8. 选择路径 1-2-4-5-6-4-6-7,其中 a = 5, b = 0, c = 2,预期输出为 12。 9. 选择路径 1-2-3-4-5-6-4-5-7,其中 a = 4, b = 1, c = 8,预期输出为 17。 10. 选择路径 1-2-4-5-6-4-6-4-6-7,其中 a = 4, b = 0, c = 2,预期输出为 13。 注意:以上测试用例仅基于基本路径法设计,还需要进行边界值测试和异常值测试等其他测试方法来覆盖更多的场景。

运用基本路径覆盖法对如下代码进行测试用例设计并测试。 (1)被测代码 def function(a,b,c): if((a>1)and(b==0)): c=c/a if((a==5)or(c>1)): c=c+1 c=a+b+c return c

基本路径覆盖法是一种白盒测试方法,它通过执行所有可能的独立路径来测试代码的所有分支和语句,从而保证测试用例的完备性。 首先,我们需要画出被测代码的控制流图,如下图所示: ![控制流图](https://i.postimg.cc/G2nZJb3S/image.png) 根据控制流图,我们可以列出以下路径: 1. 1 -> 2 -> 3 -> 6 2. 1 -> 2 -> 4 -> 6 3. 1 -> 5 -> 6 根据路径1,我们可以设计以下测试用例: - 输入:a=2, b=0, c=4 - 预期输出:2.0 根据路径2,我们可以设计以下测试用例: - 输入:a=2, b=1, c=4 - 预期输出:7.0 根据路径3,我们可以设计以下测试用例: - 输入:a=5, b=1, c=0.5 - 预期输出:6.5 最后,我们可以使用上述测试用例来测试被测代码,例如: ```python def function(a, b, c): if a > 1 and b == 0: c = c / a if a == 5 or c > 1: c = c + 1 c = a + b + c return c # 测试用例1 assert function(2, 0, 4) == 2.0 # 测试用例2 assert function(2, 1, 4) == 7.0 # 测试用例3 assert function(5, 1, 0.5) == 6.5 ``` 如果测试通过,说明被测代码的功能是正确的。

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## Problem 7: Is BST Write a function is_bst, which takes a Tree t and returns True if, and only if, t is a valid binary search tree, which means that: - Each node has at most two children (a leaf is automatically a valid binary search tree). - The children are valid binary search trees. - For every node, the entries in that node's left child are less than or equal to the label of the node. - For every node, the entries in that node's right child are greater than the label of the node. An example of a BST is: ![bst](pic/bst.png) Note that, if a node has only one child, that child could be considered either the left or right child. You should take this into consideration. Hint: It may be helpful to write helper functions bst_min and bst_max that return the minimum and maximum, respectively, of a Tree if it is a valid binary search tree. python def is_bst(t): """Returns True if the Tree t has the structure of a valid BST. >>> t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t1) True >>> t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) >>> is_bst(t2) False >>> t3 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(4), Tree(1)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t3) False >>> t4 = Tree(1, [Tree(2, [Tree(3, [Tree(4)])])]) >>> is_bst(t4) True >>> t5 = Tree(1, [Tree(0, [Tree(-1, [Tree(-2)])])]) >>> is_bst(t5) True >>> t6 = Tree(1, [Tree(4, [Tree(2, [Tree(3)])])]) >>> is_bst(t6) True >>> t7 = Tree(2, [Tree(1, [Tree(5)]), Tree(4)]) >>> is_bst(t7) False """ "*** YOUR CODE HERE ***" 。

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