一种自适应回归随机测试方法、装置、终端及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种自适应回归随机测试方法、装置、终端及介质，其中，方法包括：获取初始样例，根据所述初始样例得到初始执行结果，将所述初始样例与所述初始执行结果存入迭代样例集中；获取新生样例，根据所述新生样例得到新生执行结果，将所述新生样例与所述新生执行结果存入所述迭代样例集中；对所述迭代样例集筛选，获取对所述迭代样例集覆盖信息贡献最大的样例作为待执行样例；计算所述待执行样例性能值，并返回计算结果。本发明专利技术根据测试用例的代码覆盖情况，定义差异大小。本发明专利技术在保证覆盖信息的基础上减少测试用例数量可以大幅度地缩短测试周期及节约测试人力成本。地缩短测试周期及节约测试人力成本。地缩短测试周期及节约测试人力成本。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应回归随机测试方法、装置、终端及介质


[0001]本专利技术涉及终端应用领域，尤其涉及的是一种自适应回归随机测试方法、装置、终端及介质。

技术介绍

[0002]随着软件功能的日益强大，软件测试也越来越重要，要求也越来越高。搜索引擎后端测试需要在较短的时间内保证较高的运行稳定性，例如需要千万量级的数据下维持稳定的运行。
[0003]在该需求的驱动下，对搜索引擎后端采用大数据量测试是保证其运行稳定性的常用方式。然而，大数据量测试就需要较长的测试时间，而在实际应用中由于产品的研发周期限制等原因，限制了测试时间。因此由于测试时间的制约，往往需要在测试周期和数据量之间做一个平衡。此外，搜索引擎后端功能和策略复杂度较高，为特定功能或策略手工甄选测试数据困难较大，同样也给测试人员带来了很大的不便。
[0004]因此，如何在保证数据量要求的基础上，缩短测试时间，提高测试精度成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术缺陷，本专利技术提供一种自适应回归随机测试方法、装置、终本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应回归随机测试方法，其特征在于，所述自适应回归随机测试方法包括以下步骤：获取初始样例，根据所述初始样例得到初始执行结果，将所述初始样例与所述初始执行结果存入迭代样例集中；其中，所述初始执行结果为所述初始样例的覆盖信息；获取新生样例，根据所述新生样例得到新生执行结果，将所述新生样例与所述新生执行结果存入所述迭代样例集中；其中，所述新生执行结果为所述新生样例的覆盖信息；对所述迭代样例集筛选，获取对所述迭代样例集覆盖信息贡献最大的样例作为待执行样例；计算所述待执行样例性能值，并返回计算结果。2.根据权利要求1所述的自适应回归随机测试方法，其特征在于，所述获取初始样例，根据所述初始样例得到初始执行结果，将所述初始样例与所述初始执行结果存入迭代样例集中，包括；获取所述初始样例；记录所述初始样例的覆盖信息，存入迭代样例集中；其中，所述初始样例的覆盖信息包括所述初始样例的覆盖率和代码行的覆盖信息。3.根据权利要求1所述的自适应回归随机测试方法，其特征在于，所述获取新生样例，根据所述新生样例得到新生执行结果，将所述新生样例与所述新生执行结果存入所述迭代样例集中，包括：获取所述新生样例；记录所述新生样例的覆盖信息，存入迭代样例集中其中；其中，所述新生样例的覆盖信息包括所述新生样例的覆盖率和代码行的覆盖信息。4.根据权利要求1所述的自适应回归随机测试方法，其特征在于，所述对所述迭代样例集筛选，获取对所述迭代样例集覆盖信息贡献最大的样例作为待执行样例，包括：根据所述迭代样例集的总体覆盖率信息，定义并且更新所述初始样例和所述新生样例的距离。5.根据权利要求1所述的自适应回归随机测试方法，其特征在于，所述对所述迭代样例集筛选，获取对所述迭代样例集覆盖信息贡献最...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖淳昊，康雨晖，杨文汉夫，彭佳然，王斯南，刘烨庞，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：