从吃货的角度观察组合
作为一名合格的吃货，小编我每天为了吃的健康着实费了不少心思，每周我都会根据应季蔬果来定制一周的饮食，以下是我这周的定制计划：
蔬菜类：豆角，土豆，莴笋，青椒，西红柿，圆白菜，芹菜
水果类：葡萄，西瓜，苹果，柑橘，菠萝，柚子，香蕉，李子
肉类（蛋白质类）：牛肉，猪肉，鱼，鸡肉，羊肉，豆腐
汤类：菠菜汤，西红柿汤，紫菜汤，五谷粥
在不得不考虑食物相克相生的前提下，这些定制计划中必须要进行适当的搭配才不会把小编自己吃趴下，在上面的食谱中，不能同时食用的食物有：
· 羊肉和西瓜
· 李子和鸡肉
· 鸡肉和芹菜
· 土豆和香蕉
· 豆腐和菠菜
因此在做每日菜品的搭配组合时必须要考虑这些约束，不知道看到这里的你是不是开始头大了？别急别急，小编有秘密武器可以教你简单应对~
一、是什么？
就像上面介绍的故事一样，测试过程中我们也会遇到这样的场景：
有m个参数、且每个参数有多个离散但有限的取值N1、N2...Nm（其中Ni可以个数不等，1<=i<=m），为了覆盖参数的全部取值组合，需要N1*N2*...*Nm个测试用例。
譬如经过对需求的分析，得出我们需要验证IE在不同硬件配置的PC上的兼容性测试，且经过数据统计，主要用户占比的PC信息如下图所示：
并且需要验证的IE版本如下图所示：
在这种场景下，要达到对参数的所有取值组合的覆盖，共需要3*3*4*2*4*4=1152条用例，若按120条/人日的执行力计算，这个需求的测试执行需要耗时9.6人日，这在敏捷迭代节奏的项目中是不太可行的，所以这种情况下我们可以考虑测试成本和错误检测能力上能达到较好平衡的组合测试方法。
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常用的组合测试方法包括：
1、两因素组合测试（也称配对测试、全对偶测试）
生成的测试集可以覆盖任意两个变量的所有取值组合。在理论上，该用例集可以暴露所有由两个变量共同作用而引发的缺陷。
2、多因素（t-way，t>2）组合测试
生成的测试集可以覆盖任意t个变量的所有取值组合。在理论上，该测试用例集可以发现所有t个因素共同作用引发的缺陷。
3、基于选择的覆盖
要满足基于选择的覆盖，第一步是选出一个基础的组合，且基础组合中包含每个参数的基础值，建议选择最常用的有效值作为基础值。基于基础组合，每次只改变一个参数值，来生成新的组合用例。
关于多因素组合测试在缺陷检出率方面的贡献，IEEE文章提到早期的一些回顾性研究结果：
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