開篇：

測(cè)試過程中，對(duì)于多參數(shù)參數(shù)多值的情況進(jìn)行測(cè)試用例組織，之前一直使用【正交分析法】進(jìn)行用例組織，說白了就是把每個(gè)參數(shù)的所有值分別和其他參數(shù)的值做一個(gè)全量組合，用Python腳本實(shí)現(xiàn)，就是itertools模塊中product方法(又稱笛卡爾積法)。

正交分析法的優(yōu)點(diǎn)是測(cè)試用例覆蓋率100%，缺點(diǎn)測(cè)試用例數(shù)量龐大，執(zhí)行用例消耗的人工巨大。

Pairwise (結(jié)對(duì))算法源于對(duì)傳統(tǒng)的正交分析方法優(yōu)化后得到的產(chǎn)物，它的理論來自于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)。毫不避諱的說，本人看不懂?dāng)?shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的學(xué)術(shù)論文，只能從網(wǎng)上找一些通俗簡(jiǎn)單的說法來理解其基本含義。

網(wǎng)上很多人都實(shí)例都是用 【操作系統(tǒng)，瀏覽器，語(yǔ)言環(huán)境】來舉例的，本人也做同樣示例：

操作系統(tǒng)： W(Windows),L(Linux),Mac (Mac) ;瀏覽器：M(Firefox),O(Opera)，IE;語(yǔ)言環(huán)境：C(中文)，E(英文)

按照正交分析法：會(huì)產(chǎn)生3x3x2=18種組合方式 ，測(cè)試用例覆蓋率100%。

Pairwise結(jié)對(duì)測(cè)試用例組織法，可壓縮到9種組合方式。因此有點(diǎn)是 測(cè)試用例數(shù)量少，缺點(diǎn)是一定會(huì)有漏測(cè)。

引論：

Pairwise算法的核心理念

1、一組測(cè)試用例(每個(gè)用例有3個(gè)參數(shù)的值組成，如[W,M,C])中每一個(gè)2個(gè)元素組合起來，兩兩組合，就有3種組合方式(有位置的[W,M][W,C][M,C]);

2、如果這第一組測(cè)試用兩兩組合出的3種組合方式，對(duì)比原則：[W,M]只會(huì)和其他組的第一個(gè)元素對(duì)比，[W,C]只會(huì)和其他組中第二個(gè)元素對(duì)比。。。。;

[W,M][W,C][M,C]這三個(gè)元素分別出現(xiàn)在其余有效組位置相同的元素中，就可以認(rèn)為這一組Case為多余Case，并進(jìn)行刪除。

名詞解釋：【有效組】表示未被刪除的組和未被對(duì)比過的組。舉例：第1,3組被刪除，則第4組要對(duì)比的有效組為第2,5,6,7...18組。有效組這里踩過坑%>_

高效測(cè)試用例組織算法pairwise之Python實(shí)現(xiàn)方法