通过增大边际权重提高基于频谱的错误定位效率

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1、第３３卷第１２期计算机学报Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１２２０１０年１２月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＤｅｃ．２０１０通过增大边际权重提高基于频谱的错误定位效率谭德贵陈林王子元丁晖周毓明徐宝文（南京大学软件新技术国家重点实验室南京２１００９３）（南京大学计算机科学与技术系南京２１００９３）摘要基于频谱的错误定位技术通常利用覆盖信息来求出程序中每条语句的可疑度，并将语句按照可疑度降序排序以寻找错误语句．文中对已有的基于频谱的错误定位算法进行改进，将失败测试用例的边际权重引入到可疑度计算的过程中，即针对某一特定语句，令失败测试用例的权重随着

2、其对该语句覆盖次数的增加而增大．实验结果表明，相对于其它方法，文中提出的方法对错误定位效率有一定的促进作用，即只需检查更少的语句即可找到出错位置．关键词软件测试；程序分析；错误定位；覆盖信息中图法分类号ＴＰ３０１犇犗犐号：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１０．０２３３５犛狆犲犮狋狉犪犅犪狊犲犱犉犪狌犾狋犔狅犮犪犾犻狕犪狋犻狅狀犫狔犐狀犮狉犲犪狊犻狀犵犕犪狉犵犻狀犪犾犠犲犻犵犺狋ＴＡＮＤｅＧｕｉＣＨＥＮＬｉｎＷＡＮＧＺｉＹｕａｎＤＩＮＧＨｕｉＺＨＯＵＹｕＭｉｎｇＸＵＢａｏＷｅｎ１）（犖犪狋犻狅狀犪犾犓犲狔犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔犳狅狉犖

3、狅狏犲犾犛狅犳狋狑犪狉犲犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犖犪狀犼犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犖犪狀犼犻狀犵，２１００９３）２）（犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犖犪狀犼犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犖犪狀犼犻狀犵２１００９３）犃犫狊狋狉犪犮狋Ｓｐｅｃｔｒａｂａｓｅｄｆａｕｌｔｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｕｓｅｓｃｏｖｅｒａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｅｖｅｒｙｓｔａｔｅｍｅｎｔ’ｓｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｏｆｈａｖｉｎｇａｂｕｇ．Ａｎｄｔｈｅｎｒａｎｋｔｈｅｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｉ

4、ｎａｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｏｒｄｅｒｔｏｆｉｎｄｔｈｅｆａｕｌｔｙｓｔａｔｅｍｅｎｔ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｂａｓｅｆａｕｌｔｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｂｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｈｅｍａｒｇｉｎａｌｗｅｉｇｈｔｏｆｔｈｅｆａｉｌｅｄｔｅｓｔｃａｓｅｓ．Ｔｈａｔｍｅａｎｓｔｈａｔａｓｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｔｈｅｆａｉｌｅｄｔｅｓｔｃａｓｅｉｎｃｒｅａｓｅｓ，ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｔｈｅｆａｉｌｅｄｔｅｓｔｃａｓｅａｌｓｏｉｎｃｒｅａｓｅｓ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｒｅｄｕｃｉｎｇｏｒｓｕｓｔａｉｎ

5、ｉｎｇｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｃｏｖｅｒｅｄｓｔａｔｅｍｅｎｔ’ｓｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ／ｆａｉｌｅｄｔｅｓｔｃａｓｅ，ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｈｅｍａｒｇｉｎａｌｗｅｉｇｈｔｏｆｔｈｅｃｏｖｅｒｅｄｓｔａｔｅｍｅｎｔ’ｓｆａｉｌｅｄｔｅｓｔｃａｓｅｃａｎｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｆａｕｌｔｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．犓犲狔狑狅狉犱狊ｓｏｆｔｗａｒｅｔｅｓｔｉｎｇ，ｐｒｏｇｒａｍａｎａｌｙｓｉｓ，ｆａｕｌｔｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｃｏｖｅｒａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ错误定位问题．

6、调试是进行错误定位的最常见方法．１引言该方法在程序中设置若干断点，之后运行失败测试用例，从断点处开始根据程序执行路径和状态定错误定位技术因其重要性与困难性已经受到软位错误语句．这种方法有两个很大的缺点：首先是件工程研究者的广泛关注，许多研究者提出了各种程序的断点位置不容易确定；其次这种方法需要各样的错误定位方法，但都未能很好地解决软件的手工排查很多语句，当程序比较庞大时，这种方法收稿日期：２０１００８２２；最终修改稿收到日期：２０１００９２９．本课题得到国家自然科学基金（９０８１８０２７，６０８７３０５０）、国家“八六三”高技术研究发展计划

7、专题项目基金（２００９ＡＡ０１Ｚ１４７）、国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（２００９ＣＢ３２０７０３）和上海市科委重点实验室基金（０９ＤＺ２２７２６００）资助．谭德贵，男，１９８４年生，硕士研究生，主要研究方向为错误定位．Ｅｍａｉｌ：ｄａｍｌｙ２００８＠１６３．ｃｏｍ．陈林，男，１９７９年生，博士，主要研究方向为软件分析、软件重构．王子元，男，１９８１年生，博士，主要研究方向为软件测试．丁晖，男，１９８５年生，博士，主要研究方向为软件分析．周毓明，男，１９７４年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为软件分析、度量．徐宝文，男，１９６

8、１年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为程序设计语言、软件工程、并行与网络软件．２３３６计算机学报２０１０年将会极其