Научная статья на тему 'Сравнение эффективности обходчиков UniTESK'

Сравнение эффективности обходчиков UniTESK Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
148
42
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Арутюнян А. Р.

В данной работе исследуется эффективность генерации тестов на основе автоматического построения обхода графа, т.е. маршрута, проходящего через все его дуги. Приводятся экспериментальные данные о работе на графах различных типов обходчиков UniTESK, использующих разные алгоритмы построения обхода алгоритм поиска в глубину и жадный алгоритм. Жадный алгоритм в большинстве случаев строит более короткие маршруты, позволяя выполнять соответствующие тесты значительно быстрее.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Сравнение эффективности обходчиков UniTESK»

Сравнение эффективности обходчиков UniTESK

А. Р. Арутюнян

Российско-Армянский (Славянский) государственный университет, ул. Овсепа Эмина, 123, Ереван, Армения E-mail: miollnyr@rambler.ru

Аннотация

В данной работе исследуется эффективность генерации тестов на основе автоматического построения обхода графа, т.е. маршрута, проходящего через все его дуги. Приводятся экспериментальные данные о работе на графах различных типов обходчиков UniTESK, использующих разные алгоритмы построения обхода — алгоритм поиска в глубину и жадный алгоритм. Жадный алгоритм в большинстве случаев строит более короткие маршруты, позволяя выполнять соответствующие тесты значительно быстрее.

1. Введение

В настоящее время тестирование на основе моделей получает все большее распространение. Используемые в его ходе модели могут быть более абстрактными, чем реализация, но в то же время они хорошо отражают основные особенности тестируемой системы. Относительно небольшой размер моделей позволяет реализовать их автоматическую обработку, а подобие модели тестируемой системе гарантирует, что тесты, сгенерированные на основе модели позволят провести ее систематическое тестирование. Кроме того, тесты, построенные на основе моделей, легче сопровождать и проще переиспользовать из-за их более высокого уровня абстракции и независимости от реализации.

Одним из наиболее успешных примеров применения подхода тестирования на основе моделей является технология UniTESK [1,2], разработанная в Институте Системного Программирования РАН. В рамках этой технологии математические модели используются для решения основных задач тестирования: оценки корректности поведения целевой системы, генерации тестовых данных, тестовых последовательностей и оценки качества тестирования.

Генерация тестовой последовательности в технологии UniTESK производится на основе построения обхода графа, выступающего в качестве абстрактной модели тестируемой системы и отражающего выделенные разработчиком тестов аспекты ее поведения. Уникальной особенностью технологии UniTESK является задание графа модели в неизбыточном виде. Это означает, что перед началом тестирования о графе ничего не известно и вся информация о нем появляется только в процессе

тестирования. Таким образом, граф может не только задаваться в виде статической модели тестируемой системы, но и строиться динамически, в результате наблюдений за поведением тестируемой системы во время тестирования.

Извлечение модели тестируемой системы в процессе выполнения теста позволяет добиться существенного улучшения качества тестирования, масштабируемости тестового набора и упрощения переиспользования тестовых сценариев. Для обеспечения этих преимуществ все используемые алгоритмы работы с графом должны учитывать тот факт, что информация о графе появляется только во время выполнения теста.

Основными понятиями технологии 1МТЕ8К являются понятия спецификации, медиатора, тестового сценария и обходчика.

Спецификация представляет собой описание формальной модели тестируемой функции.

Медиатор осуществляет взаимодействие спецификации (формальной модели) и реализации тестируемой функции.

Тестовый сценарий представляет собой неизбыточное описание графа, моделирующего тестовую систему, и состоит из набора сценарных функций и функции вычисления текущего состояния — вершины графа. Каждая сценарная функция представляет совокупность однотипных тестовых воздействий.

Обходчик, основываясь на тестовом сценарии, осуществляет перебор всех допустимых тестовых воздействий во всех достижимых состояниях задаваемого этим сценарием графа.

Целью данной работы исследование эффективности алгоритмов обходчиков, входящих в инструмент СТевК, результаты которого позволят дат рекомендации по построению тестовых сценариев в условиях ограниченных ресурсов.

2. Сфера применения тестирования на основе спецификаций

Тестирование на основе спецификаций максимально эффективно при тестировании групп функций с объемным, логически связным текстуальным описанием, а также функций с закрытым кодом.

Рассмотрим преимущества подхода тестирования на основе спецификаций, на примере технологии 1МТЕ8К.

• Абстрагирование от архитектуры.

Независимость тестов от внутренней архитектуры реализации становится возможной, благодаря отделению кода спецификации от медиаторов. В результате спецификации обладают самостоятельной ценностью. При переходе от одной архитектуры реализации к другой может потребоваться

изменение медиаторов, логика же тестирования остается неизменной. Разработчику тестов для системы, работающей на специфической платформе достаточно иметь спецификации и интерфейс реализации: они однозначно определяют построение медиаторной части.

• Конфигурационная система.

Благодаря разделению спецификаций и реализационно-зависимых компонентов теста, возникает возможность создания гибкой конфигурационной системы, способной адекватно отражать в спецификациях неописанные варианты поведения функций. В частности, это относится к тем случаям, когда поведение тестируемой функции сильно зависит от специфики конкретной реализации (implementation-defined).

• Генерация отчета по покрытию проверенных требований работы функции. Такие отчеты, помимо оценки качества тестирования, дают возможность выделить часто используемые части программы, для их возможной дальнейшей оптимизации.

• Разделение сценариев и спецификаций.

Такое разделение позволяет использовать одно описание функциональности тестируемой системы при ее тестировании в различных условиях. Например, сценарии легко дорабатываются в следующих направлениях.

о Увеличение множества тестовых значений параметров функции.

Это приводит к более полному тестированию функции. Обычно для минимальной полноты тестов требуется по одному набору значений параметров на каждую ветвь функциональности, определенную в спецификации данной функции.

о Вовлечение в тестирование функции связанных с ней функций.

Этот метод также приводит к более полному тестированию реализации функции.

Особенно он важен при тестировании функций со скрытым состоянием, на которое можно влиять исключительно опосредованно, путем вызова других функций.

3. Как эффективность обходчика влияет на тестирование

Используемый в тестах, построенных по технологии UniTESK, обходчик позволяет осуществить полный перебор возможных тестовых ситуаций путем вызова всевозможных тестовых воздействий во всех состояниях графа, заданного в неизбыточном виде. Таким образом могут быть получены последовательности тестовых воздействий, которые практически никогда не проверяются при ручном построении тестов.

Может показаться, что для разработки хорошего теста достаточно указать набор сценарных функций и определить функцию вычисления состояния, и после этого обходчик все сделает сам. В общем случае это неверно. Неправильно выбранный метод обхода, неправильные ограничения на количество состояний, неправильное определение состояния графа: все это может привести к невозможности получения результата в условиях ограниченности ресурсов.

Возникает следующая проблема: ошибка может проявиться в последовательности тестовых воздействий, состоящей из сотни переходов по дугам графа, но выбранный механизм обхода будет не в состоянии обеспечить достижения подобной ситуации, по причине того, что он неудачно использует полный перебор.

Пример. Если человек находится на улице у дома номер 1, и хочет дойти к дому номер 91, то он может пойти прямо и дойти до цели. Действуя иначе, он может поворачивать на любом перекрестке, стараясь не проходить по два раза по одному и тому же кварталу. По дороге он увидит много интересного, но к цели придет с колоссальным запозданием.

Из этого следует, что строить обход графа, заданного в неизбыточном виде, нужно аккуратно. При неосмотрительном использовании перебора всех возможных вариантов в сложных ситуациях могут возникнуть трудности.

Поэтому детали реализации алгоритма обходчика имеют большое значение для эффективности тестирования больших систем. Очевидно, что построить обход всех дуг графа можно различными путями, необязательно эквивалентными по эффективности использования памяти и времени. Приведем несколько примеров.

«Цепной» пример. Описываемая в этом примере ситуация возникает в тех случаях, когда состоянием системы является целое число, и доступны два вида тестовых воздействий: увеличивающее и уменьшающее значение состояния на единицу.

Рисунок 1. Граф состояний и переходов для «цепного» примера.

В этом случае возможен обход вида (перечисляются состояния в порядке их посещения) 0, 1,0, 1,2, 1,0, ...,0, 1,2, ..., (п-2), (п-1), (п-2), ..., 1,0.

Также возможен обход вида 0, 1, 2, ..., (п-2), (п-1), (п-2), ..., 1, 0.

В обоих случаях проходятся все дуги во всех состояниях графа, однако в первом случае количество тестовых воздействий проделанных при обходе равно 2и(и+1)/2 = и(и+1), тогда как во втором оно составляет только 2п.

Из приведенного примера, вытекает следующая рекомендация по работе обходчика: в случае наличия непройденных дуг из текущего состояния графа, обходчику рекомендуется первой вызывать операцию, соответствующую одной из этих непройденных дуг. То есть, не рекомендуется переходить к вызову сценарной функции В, пока не исчерпаны возможные вызовы сценарной функции А.

При этом порядок задания сценарных функций, определяющий последовательность их вызова обходчиком, должен тщательно обдумываться разработчиком тестов для определения максимально эффективного обхода.

Примеры с потоками. Приведенные ниже примеры выбраны из-за высокой степени связности графов, а также относительно малого количества состояний и дуг, что позволяет понять существо проблемы, не рассматривая сложные случаи.

О том, что такое поток (thread) и обработчик завершения потока (cleanup handler) можно прочесть в [3] и [4] соответственно.

Простой пример с потоками. Граф состояний и переходов простой модели системы управления потоками, описываемой в стандарте POSIX [5], изображен на Рисунке 2. В этой модели разрешается иметь не более одного потока одновременно.

Рисунок 2. Граф состояний и переходов для простого примера работы с потоками.

Здесь первая цифра в состоянии обозначает количество активных потоков в системе, а вторая — количество зарегистрированных обработчиков завершения потоков.

В POSIX есть операции создания нового потока (обозначим ее как С от create), помещения функции в стек обработчиков завершения данного потока (U, от pwsh) и выталкивания ее из этого стека (О, pop), а также операция уничтожения данного потока (К, ¿ill). В нашей простой модели потоку разрешается иметь не более двух обработчиков завершения.

В рассматриваемом случае, даже если обходчик следует рекомендации по использованию сценарных функций, существует, по крайней мере, два возможных маршрута обхода с разной эффективностью.

Первый вариант (13 переходов): [0, 0], [1, 0], [1, 1], [1, 2], [1, 1], [1, 0], [0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 0], [1, 0], [1, 1], [2, 1], [0, 0]. Он соответствует последовательности использования сценарных функций CUOK. Обходчик пытается в каждом состоянии вызывать функции в указанном порядке.

Второй вариант (15 переходов): [0, 0], [1, 0], [0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 0], [1, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1], [1, 2], [0, 0], [1, 0], [1, 1], [1, 2], [1, 1]. Он соответствует последовательности сценарных функций CKUO.

Сложный пример с потоками. Рассмотрим более сложную модель той же системы, допуская уже два активных потока.

Рисунок 3. Граф состояний и переходов более сложной модели потоков.

В данном случае первая цифра в состоянии обозначает количество активных потоков. Далее идут несколько цифр, отражающих количество обработчиков завершения для соответствующих потоков.

В системе имеются те же операции, что и раньше, но на этот раз разрешим потоку иметь не более одного обработчика завершения.

В данном случае, даже если рекомендация по последовательному использованию сценариев выполняется, существует, по крайней мере, два возможных пути, с разной эффективностью.

Первый вариант (25 переходов, соответствует порядку СКиО): [0], [1, 0], [2, 0, 0], [1, 0], [0], [1, 0], [1, 1], [2, 1, 0], [1, 1], [0], [1, 0], [2, 0, 0], [2, 1, 0], [2, 1, 1], [1, 1], [2, 1, 0], [2, 0, 0], [2, 0, 1], [1, 0], [2, 0, 0], [2, 0, 1], [2, 1, 1], [2, 1, 0], [2, 1, 1], [2, 0, 1], [2, 0, 0].

Второй вариант (27 переходов, соответствует порядку ОКиС)\ [0], [1, 0], [0], [1, 0], [1, 1], [1, 0], [2, 0, 0], [1, 0], [1, 1], [0], [1, 0], [2, 0, 0], [2, 1, 0], [2, 0, 0], [2, 0, 1], [2, 0, 0], [2, 1, 0], [1, 1], [2, 1, 0], [1, 1], [2, 1, 0], [2, 1, 1], [2, 1, 0], [2, 1, 1], [2, 0, 1], [1, 0], [2, 0, 0], [2, 0, 1],Р, 1,1], [1.1].

Следствие из рассмотренных примеров. Разница в эффективности, показанная в данных примерах невелика, что обусловлено простотой модели (малое количество состояний и дуг), а также оптимальностью последовательного использования сценариев.

Разница достигается исключительно за счет изменения расположения сценариев в обойме обходчика.

Это указывает на необходимость анализа работы обходчика и применения результатов этого анализа при разработке модели, а также тестовых сценариев.

4. Краткое описание обходчиков итТЕ8К

В настоящий момент СТевК [6], один из инструментов, поддерживающих разработку тестов по технологии 1МТЕ8К, включает два обходчика, реализующих различные алгоритмы построения обхода графов и имеющих различные ограничения на вид графов, с которыми они могут работать.

Первый обходчик, сШт [7,8], реализует алгоритм генерации тестовой последовательности по неизбыточному описанию графа сценария при помощи построения его обхода в глубину и предназначен только для работы с детерминированными графами. Обход в глубину означает, что обходчик хранит цепочку из тех вершин, не все дуги которых пройдены. Попав в одну из таких вершин, он каждый раз доходит до конца цепочки, прежде чем пройти по еще не пройденной дуге. Тем самым, обходчик сШт не следует рекомендации, сформулированной выше. Для вершин, где все дуги пройдены, этот обходчик хранит одну дугу, позволяющую (быть может, после прохождения еще каких-то дуг) попасть на цепочку вершин, имеющих еще не пройденные дуги.

Этот алгоритм прекрасно проявил себя в многочисленных проектах [9] по тестированию различных видов программного обеспечения при помощи технологии ишТЕвК. Однако требование детерминированности графа сценария требует от разработчиков тестов дополнительных усилий, направленных на избавление от недетерминизма графа, динамически извлекаемого из наблюдений за поведением тестируемой системы. Причем такой недетерминизм появляется достаточно часто, и не только из-за недетерминированности самой тестируемой системы, но и из-за

неаккуратного абстрагирования в графе сценария от деталей реализации. В то же время, в большинстве случаев только небольшая часть дуг графа соответствует недетерминированным переходам, и существует детерминированный остовный подграф, который мог бы быть использован для построения обхода графа.

Задача построения алгоритмов строящих обход недетерминированных графов, заданных неизбыточным образом, была успешно решена [10]. Но предложенный в работе [10] алгоритм является полновесным средством работы с существенно недетерминированными графами. В то же время, в большинстве случаев можно обойтись более простым решением, обладающим более узкой областью применимости, которое реализовано во втором обходчике CTesK, ndfsm [11].

ndfsm реализует жадный алгоритм построения обхода дуг графа, опираясь при этом на предположение о наличии детерминированного полного остовного подграфа, т.е. детерминированного подграфа, в который входят все вершины исходного графа. Жадный алгоритм, оказавшись в вершине, где все дуги уже пройдены, пытается найти ближайшую к ней вершину, где еще есть непройденная дуга, и попасть в нее. Значит, ndfsm действует в соответствии с высказанной рекомендацией. Наличие детерминированного остова позволяет обходчику всегда находить путь, ведущий в нужную вершину.

5. Сравнение эффективности обходчиков UniTESK

В данном разделе приводятся экспериментальные данные о сравнительной эффективности двух обходчиков CTesK.

В первой его части исследовалась зависимость производительности обходчиков от порядка обращений к сценарным функциям для небольших графов.

В следующих частях сравнивается эффективность работы обходчиков на разнообразных графах. Сравнивалось, в основном количество проходов по дугам графа (или же обращений к сценарным функциям), выполняемых обходчиками при построении обхода. При этом выполнение каждой отдельной сценарной функции максимально облегчено, в его ходе производился минимум действий. Иногда для наглядности приведено общее время работы теста, которое измерялось в секундах с допустимой погрешностью в 1 секунду.

При сравнении использовался компьютер с процессором AMD 3200+, 1024 MB памяти.

5.1. Зависимость работы обходчика от порядка сценарных функций

В Таблице 1 показано количество переходов, выполняемое обходчиками для построения обхода графов из раздела 3 при различных упорядочениях сценарных функций.

С в этой таблице обозначает операцию создания нового потока, К — уничтожение одного из имеющихся потоков, и — помещение функции в стек обработчиков завершения потока, О — выталкивание функции из этого стека.

Порядок Простой пример (Рис. 2) Сложный пример (Рис. 3)

сценарн Количество состояний — 4. Количество состояний — 7.

ых Количество дуг — 8. Количество дуг — 13.

функций

ndfsm dfsm ndfsm dfsm

CKUO 161 22 31 76

CKOU 16 22 29 76

CUKO 16 25 29 76

CUOK 132 25 27 88

соки 16 19 30 88

COUK 13 25 27 88

KCUO 16 22 31 68

ксои 16 22 29 68

кисо 16 22 30 60

киос 16 22 30 60

коси 16 22 31 68

коис 16 22 31 59

иско 16 25 29 64

исок 13 25 27 69

иксо 16 25 29 60

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

икос 16 25 29 60

иоск 13 25 27 69

иокс 16 25 31 69

оски 16 19 30 88

осик 13 25 27 88

окси 16 19 30 61

окис 16 19 31 55

оиск 13 25 27 68

оикс 16 25 31 68

Таблица 1. Длина строящегося обхода в зависимости от порядка сценарных функций.

Таблица 1 показывает, что, меняя только порядок обращений к сценарным функциям, можно добиться следующего ускорения более 35% для dfsm (сложный пример, сравнение CUOK и OKUC) и более 10% для ndfsm (сложный пример, CKUO и CUOK).

1 Соответствует второму варианту из второго примера в разделе 3.

2 Соответствует первому варианту из второго примера в разделе 3.

На рассмотренных примерах псШт демонстрирует более высокую производительность. Далее мы рассмотрим дополнительные примеры, подтверждающие это.

5.2. Обход дерева

Сравним эффективность обходчиков при обходе полного бинарного дерева высотой М, с операциями «опуститься на уровень ниже влево», «опуститься на уровень ниже вправо» и «подняться на уровень выше».

Теоретическая оценка длины обхода снизу равна количеству дуг 2шг - 4. Эта оценка может быть достигнута, например, при обходе в симметричном порядке [12].

В Таблице 2 приведены длины обходов и время их выполнения для разных обходчиков.

N с№т, длина с№т, время пс№т, длина пс№т, время мин. длина

9 4088 6 2044 3 2044

10 8184 25 4092 12 4092

11 16376 100 8188 45 8188

12 32760 427 16380 190 16380

Таблица 2. Длина и время обхода дерева для разных N.

Обход дерева любопытен тем, что на нем при использовании обходчика псШт достигается минимальная длина обхода. Обходчик сШт делает ровно в два раза больше проходов по дугам.

5.3. Обход полного графа и его модификаций

В данном разделе будут рассмотрены экспериментальные данные по построению обхода для следующих видов графов.

• Полный ориентированный граф с N вершинами, обозначаемый Кн.

• Граф представляющий собой соединенные с помощью Км М полных графов Кн. Вершины этих М графов пронумерованы числами от 0 до (АМ) и все вершины с номером 0 соединены между собой полным графом.

• Граф КмхКн, являющийся декартовым произведением полных графов. Он тоже представляется как М графов Кц с пронумерованными вершинами, в которых в сем вершинам с одинаковыми номерами соединены друг с другом.

В следующих таблицах приведены длины и время (в секундах) построения обхода разными обходчиками для таких графов.

Числа N и М выбраны нечетными, потому что для полного графа с нечетным количеством вершин существует эйлеров цикл.

Теоретическая оценка длины обхода Кц снизу равна количеству его дуг Е{Кя) = Ы-{Ы-\).

Г dfsm, dfsm, ndfsm, ndfsm, мин.

раф длина время длина время длина

к3 14 0 8 0 6

К, 60 0 24 0 20

к7 154 0 48 0 42

Кп 46750 9 2600 1 2550

KS3 52364 11 2808 1 2756

К55 58410 12 3024 1 2970

К51 64904 13 3248 1 3192

KS9 71862 15 3480 1 3422

Кв\ 79300 17 3720 1 3660

Таблица 3. Длина и время обходов полных графов.

Отметим тот факт, что обходчик псШт проходит на (Л^-1) дуг больше, чем нужно по минимуму для обхода полного графам».

Оценка длины обхода графа К^Кц) снизу тоже равна количеству его дуг Е(КМ (К я)) = М ■ Е(К„) + Е{КМ )=М ■ N -(М -\)+М -(М .

Г dfsm, длина dfsm, ndfsm, ndfsm, мин.

раф время длина время длина

140264 29 7810 2 7656

233810 53 13028 3 12770

К7(Кя) 327404 80 18254 5 17892

Кз(К5з) 157106 35 8434 2 8264

К5(К53) 261880 60 14068 4 13800

Kj(KS3) 366702 94 19710 6 19334

Кз(К55) 175244 40 9082 2 8916

К5(К55) 292110 71 15148 4 14870

К7(К55) 409024 108 21222 6 20832

Таблица 4. Длина и время обходов графов

Отметим, что длина обхода этих графов с помощью с^т может быть вычислена по той же формуле, что и количество дуг: если ЩС) обозначает длину обхода графа С с помощью (№т, то П(Км(Кя))=М ■ П(К„) + П(Км).

Можно предположить, что при обходе графа, состоящего из нескольких слабо связанных (при помощи одной-двух дуг) частей, длина его обхода получается сложением длин обходов частей и количества проходов по связывающим дугам.

Оценка длины обхода графа КмхХц снизу также равна количеству его дуг

Е{КмхКя)=М-Е{Кя) + М-Е{Км) = М-М-{М+М- 2).

Граф dfsm, длина dfsm, время ndfsm, длина ndfsm, время мин. длина

КъхК51 269265 62 8108 1 7956

К5хК51 804614 186 14024 5 13770

К7хК51 1694413 406 20348 5 19992

К3хК53 301095 68 8744 2 8576

К5хК5 з 898884 216 15104 4 14840

К7хК53 1890675 302 21888 5 21520

К3хК55 335337 50 9404 2 9240

К5хК55 1000234 164 16224 3 15950

К7хК55 2101501 365 23484 5 23100

Таблица 5. Длина и время обходов графов \ \ .

Теперь длина обхода с помощью dfsm уже не может быть определена с помощью аналогичной формулы.

Приведенные таблицы показывают, что на многих графах обходчик ndfsm работает эффективнее dfsm, и, если проверка детерминизма графа не является необходимым элементом тестирования, предпочтительнее использовать первый обходчик.

Можно заметить, что при увеличении количества дуг длина обхода с помощью dfsm составляет порядка 50% от произведения количества дуг на количество состояний, что означает практическую невозможность использования dfsm-обходчика в случае насыщенных графов с сотнями состояний.

6. Заключение

Моделирование поведения практически важной системы в виде конечного автомата часто приводит к большому числу состояний и переходов в итоговой модели. При тестировании такой системы с помощью технологии UniTESK выполняется автоматическое построение обхода графа состояний и переходов модели. Длина такого обхода в значительной степени зависит от используемого алгоритма обходчика.

В работе было проведен сравнительный анализ эффективности построения обхода графов с помощью обходчиков dfsm и ndfsm, входящих в инструмент CTesK. Полученные результаты показывают, что для многих графов второй обходчик строит существенно более короткие обходы, и, соответственно, позволяет получать тесты, работающее значительно быстрее, но обеспечивающие те же значения тестового покрытия.

Кроме того, показана возможность некоторого уменьшения времени работы теста только за счет изменения очередности задания сценарных функций.

Литература

[1] В. В. Кулямин, А. К. Петренко, А. С. Косачев, И. Б. Бурдонов. Подход UniTesK к разработке тестов. Программирование, т. 29, № 6, стр. 25-43, 2003.

[2] А. В. Баранцев, И. Б. Бурдонов, А. В. Демаков, С. В. Зеленов, А. С. Косачев, В. В. Кулямин, В. А. Омельченко, Н. В. Пакулин, А. К. Петренко, А. В. Хорошилов. Подход UniTesK к разработке тестов: достижения и перспективы. Труды Института системного программирования РАН, т. 5, стр. 121-156, 2005.

[3] http://www.opengroup.org/onlinepubs/007908799/xsh/threads.html

[4] http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/fiinctions/pthread_cleanup_pop.html

[5] http://www.unix.org/version3/

[6] http://www.unitesk.eom/content/category/7/14/33/

[7] И. Б. Бурдонов, А. С. Косачев, В. В. Кулямин. Использование конечных автоматов для тестирования программ. Программирование, т. 26, № 2, стр. 61— 73, 2000.

[8] И. Б. Бурдонов, А. С. Косачев, В. В. Кулямин. Неизбыточные алгоритмы обхода ориентированных графов: детерминированный случай. Программирование, т. 29, № 5, стр. 59-69, 2003.

[9] http://www.unitesk.eom/content/category/8/20/54/

[10] И. Б. Бурдонов, А. С. Косачев, В. В. Кулямин. Неизбыточные алгоритмы обхода ориентированных графов: недетерминированный случай. Программирование, т. 30, № 1, стр. 2-17, 2004.

[11] А. В. Хорошилов. Отчет о научно-исследовательской работе. Алгоритм обхода недетерминированных графов, обладающих детерминированным полным остовным подграфом. Шифр РИ-19.0/002/216.

[12] http://www.struetur.h 1 .ru/derevo .htm

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.