使用基本路径法,为以下程序设计测试用例: (1)画出程序的控制流图,编号已经给出 (2)计算程序的循环复杂度,导出程序基本路径集中的独立路径条数 (3)导出基本路径集,确定程序的独立路径 (4)根据(3)中的独立路径,设计测试用例(确保基本路径集中每一条路径的执行)的输入数据和预期输出。 void Do(int X,int A,int B){ ① if((A>1)&&(b==0)) ② X=X/A; ③ If((A==2)||(X>1)) ④ X=X+1 } (1)控制流图 (2)环形复杂度:V(G)= (3)环形复杂度: 独立路径条数: 独立路径分别是: (4)测试用例 1、输入数据:A= B= X= 预期输出:A= B= X= 2、输入数据:A= B= X= 预期输出:A= B= X= 3、输入数据:A= B= X= 预期输出:A= B= X= 4、输入数据:A= B= X= 预期输出:A= B= X=
时间: 2025-06-25 21:00:35 浏览: 16
### 基本路径法测试用例设计
#### 1. 绘制给定程序的控制流图
绘制控制流图的核心在于将源代码中的逻辑结构转化为图形表示。通常情况下,控制流图由节点和边组成,其中节点代表程序中的语句或指令块,而边则表示执行流程之间的转移关系[^1]。
对于任何一段代码,可以通过以下方式构建其控制流图:
- 将每一条顺序执行的语句视为一个节点。
- 对于分支语句(如 `if` 或 `switch`),创建两个出口节点分别对应不同的执行路径。
- 循环语句(如 `for`, `while`)需要引入额外的回边来表示可能重复执行的情况。
#### 2. 计算程序的环形复杂度并确定独立路径条数
环路复杂性 \( V(G) \) 是衡量程序控制流图复杂程度的重要指标之一。它定义为:
\[
V(G) = E - N + 2P
\]
其中:
- \( E \): 控制流图中边的数量;
- \( N \): 控制流图中节点的数量;
- \( P \): 图中连通分量的数量(一般取值为1)[^1]。
通过计算得到的 \( V(G) \),即可得知该程序至少需要多少个独立路径才能实现完全覆盖。这些独立路径构成了基本路径集合的基础。
#### 3. 导出所有独立路径
基于已知的环路复杂性和控制流图,下一步是从起点出发逐步探索所有的独立路径。具体方法如下:
- 开始时选取任意简单路径作为初始成员加入到基本路径集中。
- 接下来不断尝试添加新的边至现有路径上形成更复杂的路线,直到总数达到预先计算好的 \( V(G) \)。
注意,在处理含有循环结构的情况下,除了考虑正常进入退出外还需特别关注边界情况比如零次迭代或者超出常规范围的一次以上运行等情况。
#### 4. 设计测试用例的输入数据和预期输出结果
一旦明确了全部独立路径之后就可以着手准备相应的测试案例了。每个独立路径都应该配有一组特定的输入参数以及期望产生的最终状态/返回值。以下是几个要点提示:
- **输入选择**: 应当充分考虑到各种可能性尤其是那些容易被忽略但却可能导致错误的情形, 如极端数值、非法操作等等;
- **验证标准**: 明确规定每一个步骤下的正确行为模式以便后续对比实际表现是否相符.
```python
def example_function(x):
if x > 0:
y = x * 2
elif x == 0:
y = 0
else:
y = x / 2
return y
```
针对上面这个简单的例子我们可以这样分析:
- 构建它的控制流图会有四个主要决策点(入口->第一个判断->第二个判断->第三个判断->出口);
- 使用公式\(E-N+2\)得出此函数具有三个独立路径;
- 这些路径分别是直接走正数分支、经过等于零处还有负数部分最后回到终点;
- 测试用例如下表所示:
| 输入 (x) | 输出(y) |
|----------|---------|
| 5 | 10 |
| 0 | 0 |
| -8 | -4 |
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