软件测试已经发展成为IT行业中的一个重要领域。无可否认，从头开始开发新软件需要巨大的付出，但还要付出更大的努力的检验软件质量。逐行分析代码可能很麻烦。这些错误在计算机语言中被称为“BUG”，可能使任何开发人员都“彻夜难眠”。
几乎不可能测试软件的每个功能点或者每一行代码。考虑到时间的限制，加快测试周期是必不可少的。除了实施通常可以加快测试周期的方法外，制定合适的测试用例的策略也很重要。
在这里，分享几项技术，这些技术可减少测试用例数量。
成对测试
尽管边界值分析和等效划分之类的技术对设计测试用例很有帮助，但是在大型测试套件的情况下，实际上很难实现它们。因此，使用组合方法创建了一组最合适的测试用例。实施此操作后，可以测试所有可能的参数离散组合。
成对测试是一种测试设计技术，旨在致力于通过合理数量的测试组合提供100％的测试覆盖率的想法。最后，我们获得了“最佳”测试用例，而不是“整个”测试用例，但是在此阶段可以确保测试质量。
设计该技术中的测试用例，以便对于系统的每对输入参数，都可能存在唯一的参数组合。因此，尽管它并不详尽，但由于它涵盖了所有组合，因此是查找错误的有效方法。
聚合
在实现测试套件时，遇到的冗余测试用例往往会增加测试所需的成本和时间。因此，使用聚合技术的数据挖掘方法来减少测试案例的数量。借助该技术，可以使用任何一个集群测试用例检查程序，从而减少测试用例的数量，而不必处理由独立路径生成的整个测试用例。
这种方法适用于将给定数据集划分为组或集群，以使集群内相似度最大化，并使集群间相似度最小。要聚类的实体在应用于算法之前需要适当的标识和属性（基于配置文件的相似性）。用于此目的的三个主要配置文件是文件执行序列，函数调用序列和函数调用树。
贪婪算法
贪婪方法是一种算法策略，其中在任何给定的执行阶段，根据资源的最大立即可用性来递归划分一组资源。贪婪算法基于代码的归约技术，它应用于从基于模型的技术中获得的测试套件。将该技术重复应用于测试套件中的所有测试用例，从而产生了简化的测试套件。该算法基于测试需求和测试用例之间存在的关系进行工作。
该算法的优点是可以显着减少测试用例的总数，但是同时，如果发生平局情况，则需要随机选择测试用例。
模糊逻辑
优化测试套件的另一种方法是使用模糊逻辑。这被称为一种安全的技术，因为它有助于减少回归测试的规模以及执行时间。
通常使用一些基于 的方法来实现测试套件的优化和分析测试套件以进行安全缩减，这可以使用控制流程图执行。这些图用于遍历最佳解决方案的测试用例。根据事实和调查，此方法被认为是安全的，而其他方法则不足以进行回归测试。
不管它们多么微不足道，为简化测试用例而采取的小动作都可能导致巨大的结果。只需遵循正确的技术，就可以有效减少测试用例数量和提升测试效率。
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