回归测试中的代码变更影响度量新模型：提升测试效率

面向回归测试的代码变更影响度量模型是一项关键的软件质量保障技术，它关注的是新版本软件与旧版本之间代码更改带来的潜在质量风险。这种风险直接影响到回归测试用例的优先级设置，因为测试人员需要确保重要的功能不会因代码改动而被遗漏或导致故障。传统的回归测试设计面临的主要挑战之一就是如何量化和评估代码变更对测试用例优先级的具体影响。 该研究首先建立在回归测试用例优先级评估模型的基础上，从测试覆盖的角度出发。测试覆盖度是指代码变更对已知功能或模块的覆盖程度，如果新的代码更改涉及到了关键功能区域或者经常出错的模块，那么相关的回归测试用例优先级就应提高。通过这种方式，研究者建立了回归测试用例与代码变更的直接关联，明确指出变更的直接影响。 其次，从代码的整体耦合性角度探讨了代码变更对回归测试的隐性影响。代码耦合度高意味着各个部分之间的相互依赖性强，当一个部分发生变化时可能会影响到其他部分的功能，因此，即使表面上看起来变化不大的代码更改也可能带来潜在的隐性风险。通过考虑代码的复杂性和耦合性，模型能够更全面地评估潜在的回归风险。 研究进一步区分了代码变更的显性影响和隐性影响，前者主要指直接影响到测试用例的功能部分，后者则涉及间接影响，如对依赖关系、架构或设计模式的修改。这两类影响共同决定了回归测试用例的优先级。 基于以上分析，论文提出了一种新的度量模型，用于量化代码变更对回归测试用例优先级的影响。该模型通过结合测试覆盖率、代码耦合度以及显性与隐性影响的综合评估，提供了更为全面和客观的量化结果，有助于回归测试团队更有效地确定哪些用例需要优先执行，从而降低维护成本并提高软件质量。 实验结果显示，这个度量模型在实际应用中表现出良好的效果，能够为回归测试用例的优先级决策提供科学依据。对于软件开发过程中的变更管理来说，这无疑是一个有价值的工具，有助于提升测试效率和产品质量。研究人员周海旭的工作发表在《计算机系统应用》杂志上，供同行参考和进一步研究。