Question

我正在阅读有关MC / DC的以下文章：http://shemesh.larc.nasa.gov/fm/papers/Hayhurst-2001-tm210876-MCDC.pdf。

我有源代码：Z := (A or B) and (C or D)和以下测试用例：

-----------------
| A | F F T F T |
| B | F T F T F |
| C | T F F T T |
| D | F T F F F |
| Z | F T F T T |
-----------------

我想证明所提到的测试用例符合唯一原因定义。

我开始消除蒙面测试：

A or B = F T T T T，意味着它将C or D中的第一个测试用例屏蔽为F and (C or D) = F。
C or D = T T F T T，意味着它将A or B中的第三个测试用例屏蔽为(A or B) and F = F。

然后我决定MC/DC：

A or B所需的测试用例：

F F（第一个案例）
T F（第五个案例）
F T（第二或第四个案例）

C or D所需的测试用例：

F F（第三个案例）
T F（第四或第五个案例）
F T（第二个案例）

(A or B) and (C or D)所需的测试用例：

T T（第二，第四或第五个案例）
F T（第一个案例）
T F（第三个案例）

根据该论文，该示例不符合唯一原因定义。相反，他们建议将第二个测试用例从F T F T更改为T F F T。

-----------------
| A | F T T F T |
| B | F F F T F |
| C | T F F T T |
| D | F T F F F |
| Z | F T F T T |
-----------------

我再次为MC/DC确定了A or B：

F F（第一个案例）
T F（第五个案例）
F T（第四个案例）

然后，他们引入了以下独立对表，显示了两个示例之间的差异（第38页）：

enter image description here

我理解，对于第一个例子，它们显示的独立对改变了两个变量而不是一个变量，但我不理解他们如何计算独立对。

在A列中，我可以推断他们从测试用例表的F F T F行中获取A，并且他们将独立对计算为相同的测试用例仅A已更改（T F T F）。

但是，在B的列中，他们再次选择F F T F。根据我的想法，这应该等于B的列：F T F T。

其余的字母显示出同样的困境。

同样对于D的第一个示例列，它们显示F T F T的独立对是T F F F，这破坏了我的理论，他们正在计算独立对第一个值，证明他们是从其他地方挑选的。

有人可以更好地解释他们如何（以及从何处）构建这样的独立配对表？

Answer 1

首先让我们重新阅读定义：

（来自www.faa.gov/aircraft/air_cert/design_approvals/air_software/cast/cast_papers/media/cast-10.pdf）

DO-178B / ED-12B包括以下定义：

条件

不包含布尔运算符的布尔表达式。

决策

由条件和零个或多个布尔运算符组成的布尔表达式。没有布尔运算符的决策是一个条件。如果某个条件在决策中出现多次，则每次出现都是a 不同的条件。

决策覆盖范围

程序中每个进入和退出点至少被调用一次并且该计划中的每项决定都至少采取了一次可能的结果。

修改后的条件/决策覆盖范围

程序中每个进入和退出点至少被调用一次，该计划决策中的每个条件都取得了所有可能的结果至少一次，该计划中的每项决定都取得了所有可能的结果至少一次，并且决定中的每个条件都已独立显示影响决定的结果。通过改变公正，证明条件独立地影响决策的结果在保持固定所有其他可能条件的同时。

因此，对于决定＆＃39;（A或B）和（C或D）＆＃39;我们有四个条件：A，B，C和D

对于每个条件，我们必须找到一对显示条件的测试向量＆＃39;独立影响该决定的结果＆＃39;。

对于唯一原因MC / DC，只有所考虑条件的值可以在测试向量对中变化。

例如，让我们考虑条件A.以下一对测试向量包括条件A：

(A or B) and (C or D) = Z
 T    F       T    F    T   
 F    F       T    F    F

使用这对测试向量（TFTF，FFTF），只有A和Z的值（决定）会发生变化。

然后我们搜索成对条件B，C和D.

使用RapiCover GUI（Rapita Systems的Qualifiable Code coverage工具 - www.rapitasystems.com/products/rapicover），我们可以看到完整的测试向量（观察或缺失），以完全涵盖决策的所有条件。 / p>

RapiCover screenshot

Vector V3（上面屏幕截图中的黄色）并未用于任何独立对。对于条件D的MC / DC覆盖，缺少向量V6（屏幕截图中的红色）。

这是出于“独特原因”的定义。 MC / DC。

现在用于屏蔽MC / DC＆＃39;：

用于屏蔽MC / DC＆＃39;要求单个条件的值可能在一对中变化如果布尔值掩盖任何其他变化，则放宽测试向量运算符在表达式中。

例如，让我们考虑条件D的矢量对：

  (A or B) and (C or D) = Z
   T    F       F    T    T   
   T    F       F    F    F

我们可以在表达式树上表示这两个测试向量：

        and
      /     \
    or1     or2
   /  \    /  \
  A    B  C    D


        and                          and
        [T]                          [F]
      /     \                      /     \
    or1     or2                  or1      or2
    [T]     [T]                  [T]      [F]
   /  \    /  \                 /   \    /   \
  A    B  C    D               A     B  C     D
 [T]  [F][F]  [T]             [T]   [F][F]   [F]

这是一对独特的原因MC / DC。

现在让我们考虑条件D的一对新测试向量：

  (A or B) and (C or D) = Z
   F    T       F    T    T   
   T    F       F    F    F

我们再次可以在表达式树上表示这两个测试向量：

        and                          and
        [T]                          [F]
      /     \                      /     \
    or1     or2                  or1      or2
    [T]     [T]                  [T]      [F]
   /  \    /  \                 /   \    /   \
  A    B  C    D               A     B  C     D
 [F]  [T][F]  [T]             [T]   [F][F]   [F]

这是用于屏蔽MC / DC的一对，因为虽然3个条件（A，B和D）的值已经改变条件A和B的变化被布尔运算符＆＃39;或1＆＃39;掩盖。（即，A或B＆＃39;的值不变）。

因此，为了屏蔽MCDC，所有条件D的独立对可以是：

RapiCover screenshot

证明MC / DC唯一原因定义符合性

1 个答案:

条件

决策

决策覆盖范围

修改后的条件/决策覆盖范围

现在用于屏蔽MC / DC＆＃39;：