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白盒测试方法--变异测试
变异测试技术是一种对测试集的充分性进行评估的技术，以创建更有效的测试集。变异测试与路径或者数据流测试不同，没有测试数据的选取规则。变异测试应该与传统的测试技术结合，而不是取代它们。
举个例子：我们在项目中进行单元测试，编写单元测试用例保证被测程序的正确性。我们通常使用覆盖度来作为单元测试的标准。
如图：被测试程序foo(intx,int y)设计测试用例
a.输入：x = 1 , y = 0 输出：0
b.输入：x = -1 , y = 0 输出：-1
测试用例满足了条件覆盖和分支覆盖的标准，可是我们的设计的测试用例是否充分呢?这里给大家介绍变异测试技术来完善我们的测试用例。
变异测试的基本思想：
给定一个程序P和一个测试数据集T，通过变异算子为P产生一组变异体Pn(P0、P1……Pn)，对P和Pn都使用T进行测试运行，如果Pi在摸个测试输入t上与P产生不同的结果，则该Pi被杀死;若Pi在所有的测试数据及上都与P产生相同的结果，则称其为活的变异体。接下来对活的变异体进行分析，检查其是否等价于P;对于不等价与P的变异体Pi进行进一步的测试，直到充分性度量到满意的程度。
变异测试充分性评估过程：
Step1：程序执行
l P(t)表示给定测试用例t，程序P的执行结果由P中变量的输出值表示(也可能与P的性能有关)
l 如果P已经采用测试T测试通过，测试结果已保存至数据库中，则这一步可以跳过。
l 不论何种情况，第一步的结果是对于T中的所有t，P(t)数据库
Step2：生成变异体
l 例如“+”运算变成“-”运算，“×”运算变成“/”运算等
l 系统的生成方法：通过变异算子生成
l 第二步的结果是：活的变异体
Step3：选择下一个变异体
l 从L中选择，任意选择
Step4：选择下一个测试用例
l 是否存在测试t能够区分变异体与被测试程序P
l 采用测试T中的测试用例执行变异体M。
l 结束：所有的测试用例执行完毕或者M被某个测试用例区别(杀掉)。
Step5：变异体执行和分类
l 变异体执行的结果是否与P的执行结果相同或不同
Step6：活体变异
l 如果没有测试用例能够区分变异体与P，则该变异体存活，并被放回活变异体集合L中。
Step7：等价变异体
l 如果对于程序P的输入域中的每一个输入，变异体M的执行结果等于P的执行结果，则认为M等价于P。
Step8：变异数的计算
l 量化评价指标：
4 =1代表相关于变异T是充分的
4 <1表示相关于变异T是不充分的
4 可以通过增加额外的测试用例提高变异数
l T的变异数记为MS(T)
|D|表示：杀死的变异体数
|L|表示：表示活的变异体数
|E|表示：等价的变异体数
|M|表示：第2步生成的所有变异体数
测试增强
如上图：设计测试用例T {t1:, t2:}来覆盖foo被测函数。
变异后生成的被测程序编译体P1，使用测试集T对程序P和变异体P1进行运行，无法区分P与P1。增加一个测试用例，使得P和P1区别，表明增强了T。我们使用这种方法对单元测试用例进行增强，使我们的单元测试用例足以应对程序的简单变化，及时发现代码中的问题。
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