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为了庆贺成立10周年,某书店为购买不同数量的顾客采取不同的优惠活动,其报价规则如下表所示.:1、 购买1-20本书可以享受九折优惠;2、 购买21-40本书可以享受八五折优惠;3、 以此类推,每增加20本书,就可以享受到更加优惠的折扣,100本封顶(即不考虑超过100本的情况)。现在该商家开发一个软件,输入为商品数:X(1image.png=Ximage.png=100),输出为所付的款:Y。

问题1:请采用等价类划分法为该软件设计测试用例(不考虑X为非整数的情况)

问题2:请采用边界值分析法为该软件设计测试用例

问题3:列举除了等价类划分法和边界值分析法以外的三种常见的黑盒测试用例测试方法。

正确答案及解析

正确答案
解析

问题1:用例1:0,用例2:1~20中任意一个数,用例3:21~40中任意一个数,用例4:41~60中任意一个数,用例5:61-80 中任意一个数,用例6:81-100 中任意一个数,用例7:101

问题2:0、1、2、19、20、21、22、39、40、41、42、59、60、61、62、79、80、81、82、99、100、101

问题3:错误推测法、因果图法、场景法、正交试验法等任意三种即可。

问题1:本小题考查黑盒测试用例设计中的等价类划分法。等价类划分法:把程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例。每一类的代表性数据在测试中的作用等价于这一类中的其他值。本题中主要范围限制为1<=X<=100,即可以划分为两个无效和一个有效等价,但由于每一个小的等价类是单独处理的,因此需要再进一步的划分。划分等价类的6条原则:(1)在输入条件规定了取值范围或值的个数的情况下,可以确立一个有效等价类和两个无效等价类;(2)在输入条件规定了输入值的集合或者规定了必须如何的条件的情况下,可以确立一个有效等价类和一个无效等价类;(3)在输入条件是一个布尔量的情况下,可确定一个有效等价类和一个无效等价类;(4)在规定了输入数据的一组值(假定n个),并且程序要对每一个输入值分别处理的情况下,可确立n个有效等价类和一个无效等价类;(5)在规定了输入数据必须遵守的规则的情况下,可确立一个有效等价类(符合规则)和若干个无效等价类(从不同角度违反规则);(6)在确知已划分的等价类中,各元素在程序处理中的方式不同的情况下,则再将该等价类进一步地划分为更小的等价类;

问题2:本小题考查黑盒测试用例设计中的边界值分析法。边界值分析法:对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充,这种情况下,其测试用例来自等价类的边界。边界值设计测试用例,应遵循的原则:(1)如果输入条件规定了值得范围,则应取刚达到这个范围的边界值,以及刚刚超过这个范围边界的值作为测试输入数据;(2)如果输入条件规定了值得个数,则用最大个数、最小个数、比最小个数少、比最大个数多1的数作为测试数据;(3)根据规格说明的每个输出条件,使用前面的原则(1);(4)根据规格说明的每个输出条件,应用前面的原则(2);(5)如果程序的规格说明给出的输入域或输出域是有序集合,则应选取集合的第一个元素和最后一个元素作为测试用例;(6)如果程序中使用了一个内部数据结构,则应当选择这个内部数据结构边界上的值作为测试用例;(7)分析规格说明,找出其他可能的边界条件;依据边界值设计测试用例的原则,测试用例应选择:0、1、2、19、20、21、22、39、40、41、42、59、60、61、62、79、80、81、82、99、100、101

问题3:本小题考查常见的黑盒测试用例的设计方法。黑盒测试的方法有等价类划分、边界值分析、因果图法、判定表法、正交试验法、功能图法、场景法、错误推测法等。因此本题可选:错误推测法、因果图法、判定表法、正交试验法、功能图法、场景法中的任意3种即可。

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Pinging 59.74.111.8 with 32 bytes of data:

Reply from 59.74.111.8: bytes=32 time=3ms TTL=60

Reply from 59.74.111.8: bytes=32 time=5ms TTL=60

Reply from 59.74.111.8: bytes=32 time=3ms TTL=60

Reply from 59.74.111.8: bytes=32 time=5ms TTL=60

Ping statistics for 59.74.111.8:

Packets: Sent = 4, Received = 4, Lost = 0 (0% loss),

Approximate round trip times in milli-seconds:

Minimum = 3ms, Maximum = 5ms, Average = 4ms

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