一种包含异常传播的类间数据依赖分析方法

类间数据依赖分析是类间数据流测试的基础。本文通过分析类簇级测试中的异常传播对程序数据依赖的影响,提出一种包括异常结构在内的类间C++程序数据依赖分析方法,根据类间关系增量式地构造类间数据依赖图,并给出类间数据依赖图的构造算法。最后,在程序切片中应用了该数据依赖分析方法。结果证明,该方法通过分析异常传播对数据依赖的影响能够带来切片精度的提高。

基于UML类图的软件可测试性分析方法研究

为了降低面向对象软件的测试复杂性,降低测试的成本,提高软件质量,在目前软件可测试性研究的基础上,提出了将圈复杂度和UML类图转化而来的类依赖关系图(CDG图)结合起来,分析和度量类之间相互关系的复杂性,以此来指导可测试性的改善以及开发和测试的设计。最后通过实例表明,该方法可以指导软件的设计,提高软件的可测试性,从而降低整个软件测试的成本。

基于依赖性的面向对象软件不同层面的测试用例生成

由于面向对象软件本身的特点,传统的面向过程的软件测试方法不再适用于面向对象的软件测试。在分析了面向对象软件测试的特征以及面向对象软件中各个不同层面的依赖关系的基础上,提出了针对各个不同层面上的测试用例生成的方法。

基于中介中心性的类重要性度量的研究

为了合理分配测试资源,降低测试成本,提高软件质量,在目前软件可测试性和中介中心性研究的基础上,提出了将中介中心性和由UML类图转化而来的类依赖关系图(CDG图)结合起来,度量和分析类之间依赖结构的类重要性,以此来指导软件的测试活动。最后通过实例运行结果表明,该方法可以指导测试资源的分配,提高软件可测试性,保证软件质量,从而降低整个软件测试的成本。

基于粗粒度切片度量的重构定位方法

重构是提高代码质量的一项关键技术,传统的定位重构代码依赖开发者的观察和主观意识,效率较低。为此,将切片思想引入到重构定位中,提出一种基于切片度量的重构定位方法。该方法利用粗粒度切片度量软件系统中类和类之间的耦合度,并根据度量结果识别类间的"坏味道",从而定位需要重构的类。实例研究表明,与其他方法相比,该方法能获得更优的性能。

Java应用系统的复杂网络分析(英文)

大量研究表明,Java软件系统是一种人工复杂网络,它的入度分布符合幂律,然而出度却是对数正态分布.现有的这些研究都仅仅以Java开发工具包,如JDK、log4j和Tomcat这一类软件系统为研究对象.除此之外,所分析的数据类型也很有限,只考虑了程序包与类的依赖关系,忽略了很多有用的数据类型,比如函数成员变量和函数临时变量.本文将这两类数据类型纳入了研究范畴,拓展了类依赖关系.不仅如此,本文也将研究粒度细化至函数层面,构建了函数依赖图.针对这两类依赖关系,本文提出了将系统转化为加权有向网络图的理论方法.全面的实验结果显示,本文所选取的10类Java应用系统,无论是出度还是入度绝大多数都符合幂律分布,由此证明了所提出的理论方法,验证了有向加权网络是否具有无标度特性在分析Java应用系统网络结构时是有效的.

基于软件网络的软件系统演化规律验证和模拟

演化是计算机软件的固有特性.了解演化规律,可以改进软件演化过程,提高软件质量,降低维护成本.本文定义类依赖图,将软件系统描述为软件网络,基于网络度量验证软件演化规律,并讨论软件演化建模的可行性.首先针对Lehman的8项演化定律,设计3个方面的网络度量:网络规模、网络质量、以及结构控制.然后基于四个开源软件系统构建软件网络,统计网络度量;实证研究表明:支持Lehman的4项演化定律,否定另外3项,即复杂度提升、持续增长、以及质量折旧定律.最后分别采用E-R模型和模块依附模型模拟软件系统的演化过程,所生成的随机网络同软件网络的比较结果说明,软件演化存在客观规律,能够通过建模来重现甚至优化.