Regressionstest utförs ofta i en tidsbegränsad miljö. Detta dokument förklarar hur 0/1 Knapsack lösare (t.ex. girig, dynamisk programmering, och kärnalgoritmen) kan identifiera en testsvit omordning som snabbt täcker testkraven och alltid avslutas inom en angiven testtid. Vi utförde experiment som avslöjar grundläggande kompromisser i (i) tid och rymd kostnader som är förknippade med att skapa en omordnad test svit och (ii) kvalitet på den resulterande prioriteringen. Vi hittar knapsack-baserade prioriteter som ignorerar överlappningen i testfall täckning ådrar sig en låg tid overhead och en måttlig till hög rymd overhead samtidigt skapa prioriteringar som uppvisar en mindre till måttlig minskning av effektiviteten. Vi finner också att de mest sofistikerade 0/1 knapsack lösare inte alltid identifiera den mest effektiva prioriteringen, vilket tyder på att överlappande medvetna prioriteringar med en högre tid overhead är användbara i vissa test sammanhang.
Alspaugh m.fl. Ref överväga en situation när regressionstester utförs i en tidsbegränsad miljö.
Efficient time-aware prioritization with knapsack solvers
{'venue': "WEASELTech '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}