随着软件的不断发展,软件测试的重要性逐步显现。回归测试作为软件生命周期的一个组成部分,在整个软件开发的过程中占有相当大的比重。软件在开发过程中会进行多次回归测试,由此带来的开销也十分的巨大。因此,研究如何提高回归测试的效率和有效性,有非常重要的意义。在提高回归测试效率中最为重要的是改进回归测试的用例选择策略。回归测试的用例选择策略,是指通过计算程序新旧版本间的变更,仅选择与变更的部分相关的回归测试用例,将其整理成回归测试用例集,使回归测试的过程不再是重新运行所有的测试用例,而是有选择的运行回归测试用例集。通过减少测试用例数量的方法,节省回归测试过程的开销。本文提出了程序波及分析算法,旨在解决回归测试用例选择的问题。该算法以当前版本代码的变动部分对测试用例库的影响作为基础。从两个方面对回归测试用例进行选择:一是通过覆盖率建立测试用例与被测试程序的内部之间直接的波及关系;二是通过对被测试程序进行分析得到程序的不同函数之间相互作用关系。以此建立程序结构间接的波及分析。通过两部分的结合,确定测试用例与程序覆盖率的关系,以便在回归测试的过程中精确的定位所需的测试用例。最后,在使用波及分析算法选择回归测试用例的基础上,本文结合自动化测试框架,使用neO4j图形数据库技术,开发了一款自动化回归测试工具。实验表明,通过程序波及算法的使用,可以大大减小用于回归测试的用例个数,并能显著提高回归测试的效率,使软件回归测试过程变得更加简单、高效。