基于分类树和贪心算法的测试数据自动生成方法

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为有效解决完全的分类树方法产生大量的冗余测试数据的问题,提出了将贪心算法和分类树相结合的方法。利用分类树方法和分类树工具自动生成测试数据集,通过运用贪心算法对分类树方法产生的测试数据进行选择,在满足给定覆盖标准的前提下,精简测试数据集,从而达到降低测试成本的同时也保持测试数据的有效性。最后实例应用结果表明,该方法较之完全的分类树方法大大减少了冗余测试数据的数量,提高了测试效率。
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