HSFal：使用完整切片和执行切片的混合频谱进行有效的故障定位

HSFal是一种新颖的故障定位方法，它通过结合完整切片（full slices）和执行切片（executionslices）的混合频谱来提升故障定位的有效性。故障定位在软件工程领域至关重要，它涉及到识别代码中可能含有错误的部分。目前，大多数现有的故障定位方法主要使用测试用例的执行覆盖度来隔离可能含有错误的可疑代码区域。程序切片技术能够根据特定标准提取程序实体的依赖关系，因此，预期该技术会对故障定位产生有益影响。 本文提出的HSFal方法首先是分别计算失败测试用例的完整切片和通过测试用例的执行切片。然后，通过交集的方式构建混合频谱。最终，计算混合切片谱中每个语句的可疑程度，并根据每个语句的可疑程度生成递减的故障定位报告。 在该研究中，HSFal方法被实现为一个原型工具，并通过Java编程语言进行编程。为了验证该方法的有效性，研究人员在一个或多个广泛使用的开源程序上进行了一个实证研究。通过与八种具有代表性的基于覆盖和基于切片的故障定位方法进行比较，最终的实验结果显示，HSFal方法在故障定位上比其他比较方法更为有效，并且能够减少被检查代码平均成本的2.98%至31.79%。 关键词“动态切片”和“执行切片”表明了本文研究的核心内容。动态切片涉及运行时的数据流分析，而执行切片则是在特定执行点考虑程序执行的动态行为。程序切片技术是程序理解、调试、测试以及维护中不可或缺的工具，它能够通过简化程序来帮助理解程序行为，特别适合于分析和隔离软件缺陷。HSFal方法强调的是切片分析与故障定位之间的结合，展示了程序切片分析在提高测试效率方面的潜力。 此外，HSFal工具的实现展示了在实际软件开发中如何利用这一方法。借助于原型工具的实践应用，开发人员可以直接从HSFal得到准确的故障定位信息，从而加快了软件调试和修复的过程。在软件工程领域，故障定位的效率和准确性直接关系到软件开发周期的长短和软件质量的高低，因此HSFal技术的研究和应用对推动软件工程的发展具有重要意义。 通过将故障定位方法的实验结果与现有的各种方法进行比较，本文也提供了对各种方法效果的评估。这些评估结果对于软件开发实践者来说尤为宝贵，因为它能够帮助他们选择最适合他们需求的故障定位工具或方法。最终，HSFal方法的提出和验证进一步丰富了故障定位领域的研究内容，并为未来的软件测试和维护提供了新的思路和工具。