后续配对方法 Slaughter

后续配对方法 Slaughter 是一种用于自动化测试的测试方法，它基于模拟器和遗传算法的思想，能够在较短时间内找到最优的测试用例。

基本原理

后续配对方法 Slaughter 的基本原理是：

1. 取前几次迭代的测试用例，进行配对，生成新的测试用例
2. 计算每个测试用例的覆盖率，并给每个测试用例打分
3. 根据得分，选择最好的一些测试用例，并再次进行配对，生成新的测试用例
4. 重复以上步骤，直到覆盖率满足要求或者达到最大迭代次数

配对方法

后续配对方法 Slaughter 使用了两种配对方法：单点交叉和变异。

单点交叉

单点交叉是指在随机位置对两个测试用例进行切割，并将切割后的两段交换，从而生成两个新的测试用例。

# 单点交叉示例代码
def single_point_crossover(testcase1, testcase2):
    length = min(len(testcase1), len(testcase2))
    pos = random.randint(0, length - 1)
    new_testcase1 = testcase1[:pos] + testcase2[pos:]
    new_testcase2 = testcase2[:pos] + testcase1[pos:]
    return new_testcase1, new_testcase2

变异

变异是指将某个测试用例的某个位置上的输入值替换为新的随机值，从而生成一个新的测试用例。

# 变异示例代码
def mutation(testcase):
    pos = random.randint(0, len(testcase) - 1)
    new_input = generate_random_input() # 生成新的随机输入值
    new_testcase = testcase[:pos] + (new_input,) + testcase[pos+1:]
    return new_testcase

遗传算法

后续配对方法 Slaughter 基于遗传算法来评估每个测试用例的优劣，并选择最好的测试用例进行下一轮配对。

遗传算法主要包括三个过程：选择、交叉和变异。

选择

选择阶段会选择得分高的测试用例作为下一轮配对的父代。

# 选择示例代码
def selection(testcases, scores, k):
    sorted_indices = sorted(range(len(scores)), key=lambda i: scores[i], reverse=True)
    chosen_indices = sorted_indices[:k]
    chosen_testcases = [testcases[i] for i in chosen_indices]
    return chosen_testcases

交叉

交叉阶段会使用上述的单点交叉方法对选出的父代进行配对，并生成下一轮的测试用例。

变异

变异阶段会对选出的父代进行变异，并生成下一轮的测试用例。

总结

后续配对方法 Slaughter 是一种可用于自动化测试的测试方法，它基于模拟器和遗传算法的思想，能够在短时间内找到最优的测试用例。此方法使用了单点交叉和变异配对方法，并使用遗传算法评估测试用例的优劣。