请采用等价类划分法设计测试用例。考虑软件 app, 它有两个输入变量 , 分别是 name

时间: 2023-09-20 21:01:23 浏览: 61
根据等价类划分法,我们需要识别出不同的输入变量的等价类,然后从每个等价类中选择测试用例。 对于输入变量name,假设其取值范围为任意字符串。我们可以将其划分为以下等价类: 1. 空字符串:输入为空的情况。 2. 非空字符串:输入非空字符串的情况。 根据以上的等价类,我们可以选择以下测试用例: 1. 输入为空字符串的测试用例: a. name = "" b. name = " " 这些测试用例可以确认软件是否正确处理了空字符串输入的情况。 2. 输入非空字符串的测试用例: a. name = "John" b. name = "Jane" c. name = "12345" 这些测试用例可以验证软件对非空字符串输入的处理情况。它们涵盖了不同长度和字符组合的情况。 总结:根据等价类划分法,我们选择了6个测试用例,其中2个测试空字符串的情况,4个测试非空字符串的情况。这些测试用例可以帮助我们验证软件在处理输入变量name时的不同情况下的正确性。
相关问题

用等价类划分法设计测试用例,对邮箱输入域进行验证

等价类划分法是一种常见的测试用例设计方法,该方法将输入数据分成若干个等价类,每个等价类表示一组具有相同特征的数据。对于每个等价类,只需要选择一个代表性的数据进行测试即可。这样可以大大减少测试用例的数量,同时保证测试覆盖率。 以下是对邮箱输入域进行等价类划分的示例: 1. 邮箱输入域为空的情况(无效输入) 2. 邮箱输入域中只包含@符号的情况(无效输入) 3. 邮箱输入域中只包含用户名的情况(无效输入) 4. 邮箱输入域中只包含邮箱域名的情况(无效输入) 5. 邮箱输入域中既包含用户名又包含邮箱域名,但缺少@符号的情况(无效输入) 6. 邮箱输入域中包含正确的用户名和邮箱域名,且中间有一个@符号的情况(有效输入) 基于以上等价类划分,我们可以得到以下测试用例: 1. 测试用例1:输入空字符串 2. 测试用例2:输入字符串“@” 3. 测试用例3:输入字符串“username” 4. 测试用例4:输入字符串“domain.com” 5. 测试用例5:输入字符串“username.domain.com” 6. 测试用例6:输入字符串“username@domain.com” 以上测试用例覆盖了所有等价类,可以有效地验证邮箱输入域的正确性。

按照等价类划分法设计测试用例

好的,按照等价类划分法,我们需要将输入值划分为多个等价类,以覆盖所有可能的情况,最小化测试用例的数量。根据题目描述,我们可以将输入值划分为以下等价类: 1. 三个数都为正整数。 2. 三个数都为负整数。 3. 三个数中有一个为0,其余两个为正整数。 4. 三个数中有一个为0,其余两个为负整数。 5. 三个数中有两个为0,另一个为正整数。 6. 三个数中有两个为0,另一个为负整数。 7. 三个数中有一个为0,其余两个为0。 针对每个等价类,我们需要设计至少一个测试用例来覆盖该等价类。以下是一个可能的测试用例设计: 1. 输入:3, 7, 2。预期输出:2, 3, 7。 2. 输入:-2, -5, -1。预期输出:-5, -2, -1。 3. 输入:0, 4, 6。预期输出:0, 4, 6。 4. 输入:0, -3, -1。预期输出:-3, -1, 0。 5. 输入:0, 2, 0。预期输出:0, 0, 2。 6. 输入:0, -4, 0。预期输出:-4, 0, 0。 7. 输入:0, 0, 0。预期输出:0, 0, 0。 需要注意的是,以上只是一种可能的测试用例设计,实际上还有很多种不同的设计方式。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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