使用黑盒测试技术生成测试用例

"吴宇+1800022731+测试第2次作业(更正版)1" 这篇内容涉及的是一个关于软件测试的作业，主要关注黑盒测试中的三种技术：等价类划分、边界值分析以及随机数生成。在软件测试中，这些方法是确保程序质量的重要手段。 首先，等价类划分是一种测试策略，它将输入域划分为若干个等价类，每个等价类内的所有输入对程序行为的影响是相同的。在这个作业中，输入范围被定义为整数类型，且要求下界小于等于上界。根据描述，输入范围被划分为一个有效区间（即满足b≤a≤c的整数），以及两个无效区间（小于b和大于c的整数）。通过这种方法，可以有效地减少测试用例的数量，同时覆盖各种可能的输入情况。 其次，边界值分析是在等价类划分的基础上进一步细化，主要关注等价类边界的测试。这是因为程序错误往往发生在边界条件附近。作业要求对每个区间选取边界值，避免重复，以确保测试覆盖了输入空间的关键点。 接着，随机数生成技术用于在每个区间内生成指定数量的随机整数。这有助于增加测试的覆盖率，因为随机数可以模拟用户的各种随机输入，帮助发现潜在的不稳定性。值得注意的是，程序需要确保生成的随机数不重复，并按照从小到大的顺序输出。 更新版要点中，增加了对异常处理的改进，例如，如果输入非数值或非整型数值，程序会捕获异常并提示重新输入。此外，如果输入的区间下界大于上界，或者要求生成的随机数数量超过区间大小，也会有相应的错误提示。这体现了良好的错误处理机制，提高了用户体验。 最后，测试代码展示了如何在Java中实现这些测试策略。使用`Scanner`类从命令行获取输入，通过`try-catch`块处理可能出现的异常。代码结构清晰，便于理解和调试。 这个作业涵盖了软件测试中的基础方法，旨在训练学生如何有效地设计和执行测试用例，从而找出程序潜在的错误和缺陷。通过运用等价类划分、边界值分析和随机数生成，可以提高测试的有效性和效率。