CHƢƠNG 2 TÌM BIÊN PHÂN HOẠCH DỮ LIỆU KIỂM THỬ
2.2. Kiểm thử đột biến
Trong kiểm thử robustness, để có thể đánh giá tốt hơn về hệ thống, chúng ta phải xem xét nhiều trƣờng hợp dữ liệu thử nghiệm, nhƣ những trƣờng hợp thử nghiệm hợp lệ không điển hình và những trƣờng hợp thử nghiệm không hợp lệ. Một cách hiệu quả để để có đƣợc những bộ dữ liệu kiểm thử có tính hiệu quả đó là thực hiện đột biến trên những dữ liệu tại vùng biên phân hoạch dữ liệu kiểm thử đầu vào có tính hợp lệ. Việc thử nghiệm này có sự khác biệt so với sinh ngẫu nhiên dữ liệu thuần túy. Thử nghiệm ngẫu nhiên cung cấp sẽ tiếp cận bao phủ không gian đầu vào và một số trƣờng hợp thử nghiệm đƣợc tạo có khả năng gần với ranh giới hợp lệ và khơng hợp lệ. Tuy nhiên, nhìn từ phƣơng diện lý thuyết, một phần lớp dữ liệu có tính bao phủ khơng gian nhƣ vậy sẽ khơng có nhiều ý nghĩa kiểm thử nhƣ những dữ liệu vùng biên phân hoạch dữ liệu kiểm thử đầu vào có tính hợp lệ.
IncreaseInt: phƣơng pháp đột biến xác định một số nguyên, giả sử trong phạm vi là từ 0 đến 9, và tăng giá trị của nó lên một. Nếu kết quả ngồi phạm vi, ta có thể lựa chọn giữ lại hoặc xóa đi.
DecreaseInt: phƣơng pháp đột biến xác định một số nguyên, giả sử trong phạm vi là từ 0 đến 9, và giảm giá trị của nó đi một. Nếu kết quả ngồi phạm vi, ta có thể lựa chọn giữ lại hoặc xóa đi.
IncreaseInKeepingSize: phƣơng pháp đột biến xác định một số nguyên, giả sử trong phạm vi là từ 0 đến 9, và tăng giá trị của nó lên một. Kết quả luôn phải tuân theo phép chia lấy phần dƣ cho 10. Do đó, giá trị ln đƣợc giữ lại.
DecreaseInKeepingSize: phƣơng pháp đột biến xác định một số nguyên, giả sử trong phạm vi là từ 0 đến 9, và giảm giá trị của nó đi một. Kết quả ln phải tuân theo phép chia lấy phần dƣ cho 10. Do đó, giá trị ln đƣợc giữ lại.