等价类划分法设计测试1个函数包含3个变量:month、day和year,函数的输出为输入日期

时间: 2023-09-19 12:03:25 浏览: 81
等价类划分法是一种常用的软件测试方法。根据具体的需求和输入变量的定义,我们可以对month、day和year这三个变量进行等价类划分,将它们分成若干个等价类。 首先,我们可以考虑月份(month)的等价类划分。月份是1到12之间的整数,因此可以将其划分为1个合法的等价类和1个非法的等价类。合法的等价类包括1到12之间的整数,而非法的等价类包括小于1和大于12的整数。 接下来,我们可以考虑日期(day)的等价类划分。日期是1到31之间的整数,因此可以将其划分为1个合法的等价类和1个非法的等价类。合法的等价类包括1到31之间的整数,而非法的等价类包括小于1和大于31的整数。 最后,我们可以考虑年份(year)的等价类划分。年份可以是任意的整数,因此可以将其划分为1个合法的等价类和1个非法的等价类。合法的等价类包括任意整数,而非法的等价类可以是空值或者其他非整数类型。 综上所述,我们可以得到如下的等价类划分: 1. 月份的合法等价类:1, 2, 3, ..., 11, 12。 2. 月份的非法等价类:0, -1, 13, 999等。 3. 日期的合法等价类:1, 2, 3, ..., 29, 30, 31。 4. 日期的非法等价类:0, -1, 32, 999等。 5. 年份的合法等价类:任意整数。 6. 年份的非法等价类:空值或者其他非整数类型。 通过对这些等价类进行全面的测试,可以覆盖函数的所有可能情况,以确保函数的正确性和鲁棒性。
相关问题

某函数包含三个输入变量year、month、day,分别表示年、月、日,函数的输出为输入日期后一天的日期。例如,输入year=2010、month=1、day=1,则函数的输出为2010年1月2日。 已定义变量year、month、day的值均为正整数,且year取值从1900到2012年。试采用等价类划分法设计测试用例。

答:根据等价类划分法,我们可以将输入变量划分为以下几类: 1. 闰年的2月份,输入变量为year能被4整除但不能被100整除,或者能被400整除的情况; 2. 平年的2月份,输入变量为year不能被4整除或者能被100整除但不能被400整除的情况; 3. 大月份,即1、3、5、7、8、10、12月份; 4. 小月份,即4、6、9、11月份; 5. 非法输入,如输入的年份小于1900或大于2012,月份小于1或大于12,日期小于1或大于当月的最大日期。 我们可以设计以下测试用例: 1. 输入year=2000、month=2、day=28,预期输出为2000年2月29日; 2. 输入year=2001、month=2、day=28,预期输出为2001年3月1日; 3. 输入year=2012、month=12、day=31,预期输出为2013年1月1日; 4. 输入year=2010、month=4、day=30,预期输出为2010年5月1日; 5. 输入year=1899、month=2、day=29,预期输出为非法输入; 6. 输入year=2012、month=13、day=1,预期输出为非法输入; 7. 输入year=2012、month=2、day=30,预期输出为非法输入。

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

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。

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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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