测试中的随机性(6)

　　图 8 单位正方形技巧

　　在软件测试场景中，性能通常不是主要的考虑因素，因此我所提到的三种实现方法都适用。但在软件开发中，特别是在进行模拟时，性能就成为一个主要问题。尽管 Box-Muller 算法执行起来既高效又相对简单，但是也有其他替代算法可生成正态/高斯伪随机数字。有一种高效的替代方法称为 ziggurat 方法。

　　总结

　　让我进行一下简单总结。生成随机测试用例输入数据是基本的软件测试技能。.NET Framework 包含一个 System.Random 类，可用于生成某一特定值域内的统一分布的整数型或浮点型伪随机数字。需要注意的主要问题就是要确保正确指定值域的端点值。

　　可使用 Wald-Wolfowitz 检验方法来分析包含两个符号的模式以证明它是随机生成的模式。您可使用此检验方法分析随机测试用例输入数据或分析所测试系统的输出数据。

　　最佳通用混排算法称为 Fisher-Yates 算法。它非常简单并且几乎不需要使用另一种方法。但即使正确算法中存在一丝微小偏差都可能导致算法看似正确但却存在重大错误。

　　可使用 Box-Muller 算法生成正态分布的伪随机数字。Box-Muller 算法隐含的数学原理非常深奥，但实现过程却异常简单。有几种方法可用于实现 Box-Muller 算法，但都以降低效率来提高清晰性。

　　请将您的疑问和意见通过 testrun@microsoft.com 发送给 James。

　　James McCaffrey 博士供职于 Volt Information Sciences Inc.，在那里他负责管理 Microsoft 的软件工程师的技术培训。他已经为多种 Microsoft 产品效过力，包括 Internet Explorer 和 MSN Search。可通过 jmccaffrey@volt.com 或 v-jammc@microsoft.com 与 James 联系。

原文转自：http://www.uml.org.cn/Test/200611225.htm