Читаем Программирование. Принципы и практика использования C++ Исправленное издание полностью

 // с позиции base

 // среднее расстояние между элементами равномерно распределено

 // на отрезке [0, spread]

{

  cout << "{ " << lab << " " << n << " { ";

  vector v;

  int elem = base;

  for (int i = 0; i

    elem+= randint(spread);

    v.push_back(elem);

  }

  int val = base + randint(elem–base); // создаем искомое значение

  bool found = false;

  for (int i = 0; i

                              // найден ли элемент val

    if (v[i]==val) found = true;

    cout << v[i] << " ";

  }

  cout << "} " << found << " }\n";

}

Отметим, что для проверки, найден ли элемент val в случайной последовательности, мы не использовали функцию binary_search. Для того чтобы обеспечить корректность теста, мы не должны использовать функцию, которую проверяем.

На самом деле функция binary_search не самый удобный пример для тестирования с помощью наивного подхода на основе случайных чисел. Мы сомневаемся, что сможем найти какие-то новые ошибки, пропущенные на ранних этапах с помощью тестов, разработанных “вручную”, тем не менее этот метод довольно часто оказывается полезным. В любом случае следует выполнить несколько случайных тестов.

int no_of_tests = randint(100); // создаем около 50 тестов

for (int i = 0; i

  string lab = "rand_test_";

  make_test(lab+to_string(i), // to_string из раздела 23.2

  randint(500),               // количество элементов

  0,                          // base

  randint(50));               // spread

}

Сгенерированные тесты, основанные на случайных числах, особенно полезны в ситуациях, когда необходимо протестировать кумулятивные эффекты многих операций, результат которых зависит от того, как были обработаны более ранние операции, т.е. от состояния системы (см. раздел 5.2).

Причина, по которой случайные числа не являются панацеей для тестирования функции binary_search, заключается в том, что результат любого поиска в последовательности не зависит от результатов других попыток поисков в этой последовательности. Это, разумеется, предполагает, что функция binary_search не содержит совершенно глупый код, например не модифицирует последовательность. Для этого случая у нас есть более хороший тест (упр. 5).

<p id="AutBody_Root517"><strong>26.3.3. Алгоритмы и не алгоритмы</strong></p>

  В качестве примера мы рассмотрели функцию binary_search(). Свойства этого алгоритма приведены ниже

Имеет точно определенные требования к входным данным.

• У него есть точно определенные указания, что он может и чего не может делать с входными данными (в данном случае он не изменяет эти данные).

• Не связан с объектами, которые не относятся явно к его входным данным.

• На его окружение не наложено никаких серьезных ограничений (например, не указано предельное время, объем памяти или объем ресурсов, имеющихся в его распоряжении).

У алгоритма бинарного поиска есть очевидные и открыто сформулированные пред- и постусловия (см. раздел 5.10). Иначе говоря, этот алгоритм — просто мечта тестировщика. Часто нам не так сильно везет и приходится тестировать плохой код (как минимум), сопровождаемый небрежными комментариями на английском языке и парой диаграмм.

Погодите! А не впадаем ли мы в заблуждение? Как можно говорить о корректности и тестировании, если у нас нет точного описания, что именно должен делать сам код? Проблема заключается в том, что многое из того, что должно делать программное обеспечение, нелегко выразить с помощью точных математических терминов. Кроме того, во многих случаях, когда это теоретически возможно, программист не обладает достаточным объемом математических знаний, чтобы написать и протестировать такую программу. Поэтому мы должны расстаться с идеальными представлениями о совершенно точных спецификациях и смириться с реальностью, в которой существуют не зависящие от нас условия и спешка.

А теперь представим себе плохую функцию, которую нам требуется протестировать. Под плохой функцией мы понимаем следующее.

Входные данные. Требования к входным данным (явные или неявные) сформулированы не так четко, как нам хотелось бы.

Выходные данные. Результаты (явные или неявные) сформулированы не так четко, как нам хотелось бы.

Ресурсы. Условия использования ресурсов (время, память, файлы и пр.) сформулированы не так четко, как нам хотелось бы.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Programming with POSIX® Threads
Programming with POSIX® Threads

With this practical book, you will attain a solid understanding of threads and will discover how to put this powerful mode of programming to work in real-world applications. The primary advantage of threaded programming is that it enables your applications to accomplish more than one task at the same time by using the number-crunching power of multiprocessor parallelism and by automatically exploiting I/O concurrency in your code, even on a single processor machine. The result: applications that are faster, more responsive to users, and often easier to maintain. Threaded programming is particularly well suited to network programming where it helps alleviate the bottleneck of slow network I/O. This book offers an in-depth description of the IEEE operating system interface standard, POSIX (Portable Operating System Interface) threads, commonly called Pthreads. Written for experienced C programmers, but assuming no previous knowledge of threads, the book explains basic concepts such as asynchronous programming, the lifecycle of a thread, and synchronization. You then move to more advanced topics such as attributes objects, thread-specific data, and realtime scheduling. An entire chapter is devoted to "real code," with a look at barriers, read/write locks, the work queue manager, and how to utilize existing libraries. In addition, the book tackles one of the thorniest problems faced by thread programmers-debugging-with valuable suggestions on how to avoid code errors and performance problems from the outset. Numerous annotated examples are used to illustrate real-world concepts. A Pthreads mini-reference and a look at future standardization are also included.

David Butenhof

Программирование, программы, базы данных