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在进行软件测试之前，我们会编写测试用例，以便能够以逻辑清晰、更好的方式执行测试，而无需重复。测试用例写好后，可以直接根据测试用例进行测试。那么我们设计测试用例的方法有很多种，其中边界值分析法是最常见的一种。因为我们发现大部分的错误发生在输入输出数据范围的边界，所以我们使用边界值分析设计用例来发现更多的错误，这也是对等价类划分方法的补充。

简值分析是一种测试输入或输出边界值的黑盒测试方法。边界值分析法主要包括四种分析方法：一般边界值、稳健边界值、最差边界值和最差稳健边界值。

在介绍边值分析之前，先简单介绍两个概念：

单一缺陷假设

故障很少是由两个（或多个）同时发生的缺陷引起的。基于这个假设，边界值分析的用例通常是只有一个输入变量取边界值，其他变量取正常值。

多重缺陷假设

多个变量是否同时取某些值可能会造成缺陷。基于这个假设，边值分析的用例通常是每个变量的笛卡尔积。

1.一般边值分析法

边界值分析基于“单一故障”假设，即仅由一个变量引起的故障。我们在使用通用边界值分析方法设计用例时，只需要取其中一个变量的边界值，其他变量可以保持正常。

此方法将为具有 n 个变量的函数设计 4n+1 个测试用例。

2.稳健的边值分析

Robust Boundary Value Method其实是General Boundary Value Method的扩展，是软件最坏情况下的测试，它是基于General Boundary Value Method，还有两个比最大值略大的考虑并且略小于最小值。因此什么是车险统计分析法，在使用鲁棒性边界值法设计用例时，考虑变量的最小值、略低于最小值的值、略高于最小值的值、中间值、最大值、略值低于最大值，稍高的7个值在最大值处。对于稳健性测试，最重要的不是它的输入，而是它的预期输出。

对于有n个变量的函数，将设计6n+1个测试用例。

3.最差边值分析法

如上所述，边值分析是基于可靠性理论中的单一故障假设。假设是指考察多个变量同时取极值的情况，是设计测试用例的最坏情况边值分析方法。用这个思想构造最坏情况测试用例，我们先构造最小值、略大于最小值的值、正常值、略小于最大值的值、5个边界值的集合​​​​每个变量的最大值，然后计算这些集合的笛卡尔积。

对于具有 n 个变量的函数，

将设计测试用例。

4.最差鲁棒性边值分析方法

最差边值分析法适用于各种物理量之间的大量交互作用，功能失效成本极高。高的情况。当对检验有特别极端的要求时，我们需要使用最坏情况稳健性检验什么是车险统计分析法，也就是利用稳健边界值分析法的7个值的集合的笛卡尔积得到

测试用例。

也就是说，对于一个有n个变量的函数，

将设计测试用例。

综上所述，一般边值分析法和鲁棒边值法适用于单缺陷方案；对于多缺陷程序，我们使用最差边值分析法和最差鲁棒边值法。价值分析。具体事件详细分析，但设计的测试用例数量要与上面总结的公式一致。

5.特殊值测试

特殊值测试是最广泛的功能测试之一，它主要取决于测试者的经验和软件的“软肋”。 ”来设计测试用例。

6.随机选择测试

随机选择测试并不总是选择最小值、最大值、中间值、略高于最小值的值、略低于最大值的A值，而是使用随机生成器选择一个随机数来选择测试用例值。

注意：计算机和软件的计数基础是二进制的。在建立等价区间时，如果测试时间允许，必须考虑2次幂的边界条件。