【多样化的思想】随机测试

多样化通常是一件好事。为什么我们这么强调物种多样性，投入那么多人力物力财力去保护濒危的动植物？就是因为，只有保持物种的多样性，生态环境才能稳定和平衡。

1956年，我国把麻雀列为四害之一，号召全民灭雀，保护粮食。全国各族人民热情高涨，积极响应，尤其是小朋友们，当时有一首诗是这么写的：“漫山遍野，天罗地网。树桠屋角，不准躲藏。昼夜不休，张弓放枪。麻雀绝种，万石归仓。”

麻雀偷吃粮食，只要麻雀绝种，就能实现万石归仓。当时人们就是这个逻辑。灭雀运动取得了巨大成功，麻雀在中国几近灭绝。但很快，大自然的反噬就出现了：没有了麻雀的制衡，蝗虫数量剧增，虫灾泛滥，比麻雀造成的损失要大得多。没办法，我国政府只好又从苏联引进了几百万只麻雀。

在测试设计的世界里，“多样化”也是非常重要的一种思想。既然我们想做的是“充分的测试”，那测试设计就应该尽量覆盖到各种不同的情况，用例就应该是多种多样的。在有限的资源条件下，每个用例都应该有足够的代表性，尽量不要跟其它用例雷同。从测试选择的角度来说，就是要让用例尽可能广泛、均衡地散布在测试输入空间里，避免“扎堆”。这样，我们才能更全面地了解被测对象在整个测试输入空间中的表现，理想和现实的对照才能更完整。

怎么做到这一点呢？最容易想到的是“随机测试”，也就是按照特定的概率分布，从测试输入空间中随机选取用例。最常见的，是遵循均匀分布的随机测试。所谓“均匀分布”，意思是每一个测试输入点被选作测试用例的概率是相同的，这样就在一定程度上实现了用例的多样性。为什么说只是“一定程度”？因为随机测试并不会考虑用例之间的差异——我同时扔3个色子，有可能扔出来的都是6点。随机测试只是通过概率的方式，间接获得了多样化的效果，但是并不敢保证效果有多好。特别是当用例数量比较少的时候，容易出现用例扎堆的情况。

随机测试经常会作为其它测试设计方法的补充：比如集成电路测试，按某个充分准则测完之后，一般都会再做一轮随机测试；再比如我们讨论过的分割测试，如果不能保证分割出来的是同质子空间，一般也需要结合随机测试。主要原因是，随机测试实施起来成本比较低，有很多简单易行的方法，能够把测试选择做成自动化的，或程式化的。

最常用的方法就是利用“伪随机数发生器”，它的基本原理是线性同余法：

给定一个起点v~0~，并给定常量a、c和m，基于上面这个递推关系，可以得到一个序列。从v~0~到v~m-1~，序列的值是随机变化的。但是从v~m~开始，序列又周而复始，所以我们把这样生成的随机数叫“伪随机数”。

JAVA自带的util.Random类，就是用线性同余法来生成随机数的。以前算命先生用梅花易数给人算卦，其实底层逻辑也是线性同余法，比如把你的生辰八字的前六个字，也就是出生年月日加起来mod 8，就可以对应到先天八卦的某一卦；再把完整的生辰八字加起来mod 8，又可以得到另一卦。把这两卦拼起来，就可以对应到易经六十四卦中的某一卦，算命先生就可以给你断吉凶了。

下面这段matlab程序实现的就是一个伪随机数发生器，可以生成1000个均匀分布的随机数：

%生成1000个[0,1]内的均匀分布随机数
function A=randomgen(a,c,m,x)
A=zeros(1000,1);
n=1;
while n<=1000
    n=n+1;
    x=rem((a*x+c),m);  %rem(x,y):求整除x/y的余数
    y=x/m;
    A(n-1,1)=y;
End

如果我们把测试输入空间里的所有测试输入点编个号，然后按生成的随机数来选择，就可以实现随机测试了。

工程实践里，还有很多随机选取用例的方法，比如抓阉法、随机数色子法、随机数表法等等。