如何测试洗牌程序
我希望本文有助于你了解测试软件是一件很重要也是一件不简单的事。
我们有一个程序,叫ShuffleArray(),是用来洗牌的,我见过N多千变万化的ShuffleArray(),但是似乎从来没人去想过怎么去测试这个算法。所以,我在面试中我经常会问应聘者如何测试ShuffleArray(),没想到这个问题居然难倒了很多有多年编程经验的人。对于这类的问题,其实,测试程序可能比算法更难写,代码更多。而这个问题正好可以加强一下我在《我们需要专职的QA吗?》中我所推崇的——开发人员更适合做测试的观点。
我们先来看几个算法(第一个用递归二分随机抽牌,第二个比较偷机取巧,第三个比较通俗易懂)
目录
递归二分随机抽牌
有一次是有一个朋友做了一个网页版的扑克游戏,他用到的算法就是想模拟平时我们玩牌时用手洗牌的方式,是用递归+二分法,我说这个程序恐怕不对吧。他觉得挺对的,说测试了没有问题。他的程序大致如下(原来的是用Javascript写的,我在这里凭记忆用C复现一下):
//递归二分方法 const size_t MAXLEN = 10; const char TestArr[MAXLEN] = {'A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'}; static char RecurArr[MAXLEN]={0}; static int cnt = 0; void ShuffleArray_Recursive_Tmp(char* arr, int len) { if(cnt > MAXLEN || len <=0){ return; } int pos = rand() % len; RecurArr[cnt++] = arr[pos]; if (len==1) return; ShuffleArray_Recursive_Tmp(arr, pos); ShuffleArray_Recursive_Tmp(arr+pos+1, len-pos-1); } void ShuffleArray_Recursive(char* arr, int len) { memset(RecurArr, 0, sizeof(RecurArr)); cnt=0; ShuffleArray_Recursive_Tmp(arr, len); memcpy(arr, RecurArr, len); } void main() { char temp[MAXLEN]={0}; for(int i=0; i<5; i++) { strncpy(temp, TestArr, MAXLEN); ShuffleArray_Recursive((char*)temp, MAXLEN); } }
随便测试几次,还真像那么回事:
第一次:D C A B H E G F I J 第二次:A G D B C E F J H I 第三次:A B H F C E D G I J 第四次:J I F B A D C E H G 第五次:F B A D C E H G I J
快排Hack法
让我们再看一个hack 快排的洗牌程序(只看算法,省去别的代码):
int compare( const void *a, const void *b ) { return rand()%3-1; } void ShuffleArray_Sort(char* arr, int len) { qsort( (void *)arr, (size_t)len, sizeof(char), compare ); }
运行个几次,感觉得还像那么回事:
第一次:H C D J F E A G B I 第二次:B F J D C E I H G A 第三次:C G D E J F B I A H 第四次:H C B J D F G E I A 第五次:D B C F E A I H G J
看不出有什么破绽。
大多数人的实现
下面这个算法是大多数人的实现,就是for循环一次,然后随机交换两个数
void ShuffleArray_General(char* arr, int len) { const int suff_time = len; for(int idx=0; idx<suff_time; idx++) { int i = rand() % len; int j = rand() % len; char temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } }
跑起来也还不错,洗得挺好的。
第一次:G F C D A J B I H E 第二次:D G J F E I A H C B 第三次:C J E F A D G B H I 第四次:H D C F A E B J I G 第五次:E A J F B I H G D C
但是上述三个算法哪个的效果更好?好像都是对的。一般的QA或是程序员很有可能就这样把这个功能Pass了。但是事情并没有那么简单……
如何测试
在做测试之前,我们还需要了解一下一个基本知识——PC机上是做不出真随机数的,只能做出伪随机数。真随机数需要硬件支持。但是不是这样我们就无法测试了呢,不是的。我们依然可以测试。
我们知道,洗牌洗得好不好,主要是看是不是够随机。那么如何测试随机性呢?
试想,我们有个随机函数rand()返回1到10中的一个数,如果够随机的话,每个数返回的概率都应该是一样的,也就是说每个数都应该有10分之1的概率会被返回。
一到概率问题,我们只有一个方法来做测试,那就是用统计的方式。也就是说,你调用rand()函数100次,其中,每个数出现的次数大约都在10次左右。(注意:我用了左右,这说明概率并不是很准确的)不应该有一个数出现了15次以上,另一个在5次以下,要是这样的话,这个函数就是错的。
举一反三,测试洗牌程序也一样,需要通过概率的方式来做统计,是不是每张牌出现在第一个位置的次数都是差不多的。
于是,这样一来上面的程序就可以很容易做测试了。
下面是测试结果(测试样本1000次——列是每个位置出现的次数,行是各个字符的统计,出现概率应该是1/10,也就是100次):
递归随机抽牌的方法
很明显,这个洗牌程序太有问题。算法是错的!
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ---------------------------------------------------- A | 101 283 317 208 65 23 3 0 0 0 B | 101 191 273 239 127 54 12 2 1 0 C | 103 167 141 204 229 115 32 7 2 0 D | 103 103 87 128 242 195 112 26 3 1 E | 104 83 62 67 116 222 228 93 22 3 F | 91 58 34 60 69 141 234 241 65 7 G | 93 43 35 19 44 102 174 274 185 31 H | 94 28 27 27 46 68 94 173 310 133 I | 119 27 11 30 28 49 64 96 262 314 J | 91 17 13 18 34 31 47 88 150 511
快排Hack法
看看对角线(从左上到右下)上的数据,很离谱!所以,这个算法也是错的。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ----------------------------------------------------- A | 74 108 123 102 93 198 40 37 52 173 B | 261 170 114 70 49 28 37 76 116 79 C | 112 164 168 117 71 37 62 96 116 57 D | 93 91 119 221 103 66 91 98 78 40 E | 62 60 82 90 290 112 95 98 71 40 F | 46 60 63 76 81 318 56 42 70 188 G | 72 57 68 77 83 39 400 105 55 44 H | 99 79 70 73 87 34 124 317 78 39 I | 127 112 102 90 81 24 57 83 248 76 J | 54 99 91 84 62 144 38 48 116 264
大多数人的算法
我们再来看看大多数人的算法。还是对角线上的数据有问题,所以,还是错的。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ----------------------------------------------------- A | 178 98 92 82 101 85 79 105 87 93 B | 88 205 90 94 77 84 93 86 106 77 C | 93 99 185 96 83 87 98 88 82 89 D | 105 85 89 190 92 94 105 73 80 87 E | 97 74 85 88 204 91 80 90 100 91 F | 85 84 90 91 96 178 90 91 105 90 G | 81 84 84 104 102 105 197 75 79 89 H | 84 99 107 86 82 78 92 205 79 88 I | 102 72 88 94 87 103 94 92 187 81 J | 87 100 90 75 76 95 72 95 95 215
正确的算法
下面,我们来看看性能高且正确的算法—— Fisher_Yates算法
void ShuffleArray_Fisher_Yates(char* arr, int len) { int i = len, j; char temp; if ( i == 0 ) return; while ( --i ) { j = rand() % (i+1); temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } }
这个算法不难理解,看看测试效果(效果明显比前面的要好):
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ----------------------------------------------------- A | 107 98 83 115 89 103 105 99 94 107 B | 91 106 90 102 88 100 102 97 112 112 C | 100 107 99 108 101 99 86 99 101 100 D | 96 85 108 101 117 103 102 96 108 84 E | 106 89 102 86 88 107 114 109 100 99 F | 109 96 87 94 98 102 109 101 92 102 G | 94 95 119 110 97 112 89 101 89 94 H | 93 102 102 103 100 89 107 105 101 98 I | 99 110 111 101 102 79 103 89 104 102 J | 105 112 99 99 108 106 95 95 99 82
但是我们可以看到还是不完美。因为我们使用的rand()是伪随机数,不过已经很不错的。最大的误差在20%左右。
我们再来看看洗牌100万次的统计值,你会看到误差在6%以内了。这个对于伪随机数生成的程序已经很不错了。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ------------------------------------------------------------------------- A | 100095 99939 100451 99647 99321 100189 100284 99565 100525 99984 B | 99659 100394 99699 100436 99989 100401 99502 100125 100082 99713 C | 99938 99978 100384 100413 100045 99866 99945 100025 99388 100018 D | 99972 99954 99751 100112 100503 99461 99932 99881 100223 100211 E | 100041 100086 99966 99441 100401 99958 99997 100159 99884 100067 F | 100491 100294 100164 100321 99902 99819 99449 100130 99623 99807 G | 99822 99636 99924 100172 99738 100567 100427 99871 100125 99718 H | 99445 100328 99720 99922 100075 99804 100127 99851 100526 100202 I | 100269 100001 99542 99835 100070 99894 100229 100181 99718 100261 J | 100268 99390 100399 99701 99956 100041 100108 100212 99906 100019
如何写测试案例
测试程序其实很容易写了。就是,设置一个样本大小,做一下统计,然后计算一下误差值是否在可以容忍的范围内。比如:
- 样本:100万次
- 最大误差:10%以内
- 平均误差:5%以内 (或者:90%以上的误差要小于5%)
注意
其实,以上的测试只是测试了牌在各个位置的概率。这个还不足够好。因为还可能会现在有Patten的情况。如:每次洗牌出来的都是一个循环顺序数组。这完全可以满足我上面的测试条件。但是那明显是错的。所以,还需要统计每种排列的出现的次数,看看是不是均匀。但是,如果这些排列又是以某种规律出现的呢?看来,这没完没了了。
测试的确是一个很重要,并不简单的事情。谢谢所有参与讨论的人。
附录
之前忘贴了一个模拟我们玩牌洗牌的算法,现补充如下:
void ShuffleArray_Manual(char* arr, int len) { int mid = len / 2; for (int n=0; n<5; n++){ //两手洗牌 for (int i=1; i<mid; i+=2){ char tmp = arr[i]; arr[i] = arr[mid+i]; arr[mid+i] = tmp; } //随机切牌 char *buf = (char*)malloc(sizeof(char)*len); for(int j=0; j<5; j++) { int start= rand() % (len-1) + 1; int numCards= rand()% (len/2) + 1; if (start + numCards > len ){ numCards = len - start; } memset(buf, 0, len); strncpy(buf, arr, start); strncpy(arr, arr+start, numCards); strncpy(arr+numCards, buf, start); } free(buf); } }
我们来看看测试结果:(10万次)效果更好一些,误差在2%以内了。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ------------------------------------------------------------------------- A | 10002 9998 9924 10006 10048 10200 9939 9812 10080 9991 B | 9939 9962 10118 10007 9974 10037 10149 10052 9761 10001 C | 10054 10100 10050 9961 9856 9996 9853 10016 9928 10186 D | 9851 9939 9852 10076 10208 10003 9974 10052 9992 10053 E | 10009 9915 10050 10037 9923 10094 10078 10059 9880 9955 F | 10151 10115 10113 9919 9844 9896 9891 9904 10225 9942 G | 10001 10116 10097 10030 10061 9993 9891 9922 9889 10000 H | 10075 10033 9866 9857 10170 9854 10062 10078 10056 9949 I | 10045 9864 9879 10066 9930 9919 10085 10104 10095 10013 J | 9873 9958 10051 10041 9986 10008 10078 10001 10094 9910
(全文完)
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《如何测试洗牌程序》的相关评论
@Daniel
交换只是手段,Fisher_Yates其实就是从一堆里随机拿出一个放在最后一位,然后从剩下的里面再随机拿出一个放在倒数第二位。。。很简单的想法
这两手洗牌错了吧。。。如果是我理解的那种两手洗牌的话。。。
随便问一下,是否知道这么一个随机数网站:http://www.random.org/
ablyhscaqkoi
nupakkabeqyx
不得不吐槽一下这些验证只是必要条件。
也就是说,如果元素1, 2, …, n中任意一个元素在位置p_i(1 <= i <= n)出现的概率是1/n
也不能说明这就是良好的随机置换(random permutation)生成算法
良好的随机置换算法应该保证,对于n!个置换中的任意一个,在一次生成应该有1/(n!)的概率获得。
前者只是后者的必要条件而已。
@Daniel
n个元素,它的排列方式有n!种。Fisher_Yates就是在模拟其中的某个排列。
最后一个位置上,可以从n个数中随机选择一个,倒数第二个位置上,可以从剩下的n-1个数中随机选择一个,依次类推了。
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B0%B4%E5%A1%98%E6%8A%BD%E6%A8%A3
水塘抽樣 问题,里面有证明 每个元素被选取的概率是相同的
全文除了这句话以外都很好。“你调用rand()函数100次,其中,每个数出现的次数大约都在10次左右。(注意:我用了左右,这说明概率并不是很准确的)不应该有一个数出现了15次以上,另一个在5次以下,要是这样的话,这个函数就是错的。”———————–100次的样本空间出现15%这样的概率,不能说明函数有错。严格来说,就算样本空间是100W次都不能这样讲。这需要严格的数学证明的。
所以说,一般人不要自己脑袋乱想个算法就拿来用,因为根本没经过严格的数学证明很难保证正确性的,最好能套用经典算法(都经过严格的数学证明),实在不行就改进经典算法来达到自己的目的。如果非要自己来创新算法,最好用数学证明一下,如果数学能力不够,就写case来尽量保证正确性
而且即便是fisher-yates算法,有些情况他也是永远不会出现的。只能做到尽量模拟随机。
我来说个Knuth的洗牌算法,源于TAOCP第三卷的习题。
第一步:为每张牌生成一个随机数
第二步:按这个随机数进行排序
个人觉得是最简单的。
直接模拟抽牌不就好了
一个洗牌程序的功能是,对于长度为n的两两不同的数组,输出的任何一个排列的概率相等,也就是1/n!。可以验证,Fisher-Yates算法是可以保证这一点的。
最后一个洗牌程序包括两个部分:第一部分“两手洗牌”,实际上是个确定变换,也就是说,输入序列就能直接决定这一步的输出,因此本身不带来随机性。第二部分“随机切牌”,是先随机从牌序列中切下一个部分(可能是全部),然后在这个切下的部分中随机切成两个部分,交换这两个部分的位置。通过5次随机切牌不可能达到相应的随机性。因此这个洗牌算法洗出的结果并不是“最大熵”的。
那为何测试算法得到的结果看上去还不错呢?实际上该测试算法是有问题的,因为每张牌在每个位置上概率均等,并不能证明洗牌的结果是“最大熵”的,因为这里没考虑每张牌出现位置的“相关性”。
另外,也能构造有问题的洗牌算法,满足测试程序的要求:
比如将n张牌构成的序列随机切成两个部分(其中第一个部分的长度允许为0),然后交换这两个部分的位置。从测试结果来看,肯定能得到每张牌在每个位置上出现的概率均等的结果。
这位大哥说的很对@bqzhao
Chi-square
rand_select(l):
0, if l is empty, then end
1, r = rand(len(l))
2, o = l[r]
3, l.remove(o)
4, output(o)
5, goto 0
省事归省事,不过……
@bqzhao
so, what if:
1, p = permute(l)
2, r = rand(p)
3, output p[r]
@sohigh
做个假设检验?但也只能证明,有多少概率会是错的,或者会是不错的,也不足以说明就是对的
我测试了文章最后给出的 双手洗牌+切牌 算法,误差率确实可以达到比较低的数值,但是我用该算法去洗一副完整的52张扑克,将每一次的结果都记录到文本,之后分析10w、100w手牌的重复率。发现重复率竟然惊人的高,差不多有千分之一的概率,这说明这种算法有很大缺陷。
随后我又用Fisher_Yates算法重复上述实验,发现在1000w手牌中也不会出现重复的情况。该算法也是Python random.shullfe()所采用的算法。
貌似是Fisher-Yates中的Pencil-Paper Method@gcd0318
但是在单元测试里写个需要运行20万次的测试案例是不是不太好。。
想问一下这个测试程序是怎么写的?循环 1000 次调用 shuffle 函数吗?如果是取系统时间作为种子,那么很有可能两次调用 shuffle 时取到的系统时间是一样的,这样产生的随机数序列也是一样的。有没有可能是因为这个原因导致了统计结果不均匀呢?