《表2 测试用例优先级排序算法》

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《基于风险分析的回归测试用例优先级排序》

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实验过程中，利用工具djUnit获得测试用例的覆盖信息．djUnit（5）可以为每个测试用例提供测试覆盖报告．通过解析测试覆盖报告便可获得每个测试用例覆盖类的信息（6）．为了证明算法的有效性和稳定性，除了考虑文献[23]和[27]中提及的7种粗粒度的测试用例优先级排序算法外，也加入了基于附加分支覆盖的细粒度优先级排序算法与RA-TCP进行对比分析，并验证了排序效果与风险各项指标的相关性．8种对比算法的描述说明如表2所示．其中，T2算法为随机测试序列，这里取其50次独立实验的平均结果进行比较；T3算法是指在已知测试用例检测出的错误位置的情况下，将测试用例按照错误检测率最大的序列进行排序．然而，这个顺序是在实际预测过程中无法达到的，因此，本文将其作为各种排序方法有效性的上限．由于上述对比算法均非开源程序，故根据文献[23]和[27]的描述，对其进行仿真实现，获取实验结果．实验平台如下：3.7GHz CPU，12GB内存，1TB硬盘，Windows 8.1以及编译环境Eclipse 4.5.0.