基于测试需求的贪婪算法：优化回归测试用例集生成

本文主要探讨了"基于贪婪算法的回归测试用例集生成方法"，发表于2010年的西南师范大学学报（自然科学版）第二期。论文作者李建军，来自西南大学计算机与信息科学学院。回归测试用例集生成是软件测试中的关键环节，特别是选择性回归测试策略的核心，其目标是减少测试用例的数量，提高测试效率。 当前，研究重点集中在如何有效地缩小测试用例集规模，例如，已有学者提出过基于优先级排序的方法，然而这种方法存在操作复杂、难以实现和确定阈值不客观等问题。因此，启发式算法，特别是贪心算法，由于其易于操作而在实际应用中被广泛采用。贪婪算法、Chvatal的简单贪婪启发式算法、HGS算法、GRE算法和RSR算法都是常用的生成回归测试用例集的启发式算法。 文章引入了两个关键定义：首先，测试用例集T由T1、T2、...、Tn构成，测试需求集R由R1、R2、...、Rm组成，每个测试用例与测试需求之间的覆盖关系用矩阵Cov表示。其次，定义了测试用例Ti覆盖的测试需求集R(Ti)以及测试需求Ri对应的测试用例集T(Ri)。 论文作者在贪婪算法的基础上创新，提出了一种新的方法，该方法利用测试需求的辅助信息，通过逐个删除地位较低的测试需求并缩小测试用例的选择范围，以达到优化测试用例集的目的。这种方法的优势在于它能够更科学地处理测试需求的优先级，同时简化了算法操作，提高了效率。 这篇文章提供了一种结合贪婪算法和测试需求辅助的回归测试用例集生成策略，旨在解决现有方法存在的问题，为软件测试实践提供了新的思路和技术支持。这对于软件开发过程中的回归测试管理和优化具有重要的理论价值和实践意义。