为了解决这个问题，人们就设想是否可以用一组有限的数据去代表近似无限的数据，这就是等价类划分法的基本思想。等价类划分法选择适当的数据子集来代表整个数据集，通过降低测试的数目实现“合理的”覆盖，覆盖了更多的可能数据，以发现更多的软件缺陷。
等价类划分基于对输入或输出情况的评估，然后划分到两个或更多子集来进行测试，即将所有可能的输入数据（有效的或无效的）划分成若干个等价类，从每个等价类中选择一定的代表值进行测试。其中有一个假定：等价类中的所有数据对于暴露程序中的错误是等效的，即如果用这个等价类中的代表值作为测试用例未发现程序错误，那么该类中其他的测试用例也不会发现程序的错误。有时，在确定输入数据的等价类时常要分析输出数据的等价类，以便根据输出数据的等价类导出对应的输入数据等价类。这样就将慢无边际的随机测试变为具有针对性的有效测试，极大地提高了测试效率。
等价类划分法优点是基于相对较少的测试案例，就能够进行完整覆盖，很大程度上减少了重复性；缺点是缺乏特殊案例的考虑，同时需要深入的系统知识，才能做到有效地处理。
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