等价类划分包括哪两种情况

等价类划分包括有效等价类和无效等价类两种情况。

等价类划分是一种常用的黑盒测试方法，它将输入数据的所有可能情况划分为若干个等价类，从而在测试中只选取具有代表性的数据来执行测试。这种划分方法有助于提高测试效率，减少测试工作量。以下是等价类划分包括的两种情况：

1. 有效等价类

有效等价类是指那些能够满足软件需求或业务规则，且对测试结果有实际意义的输入值集合。在进行等价类划分时，我们需要从输入数据的所有可能值中挑选出具有代表性的有效值，以便全面地测试软件功能。

有效等价类通常包括以下几种情况：

正常值：在输入数据范围内，符合软件需求或业务规则的值。例如，对于年龄输入，正常值可能是18至65岁之间的整数。

边界值：输入数据的边界值，如最小值、最大值或介于最小值和最大值之间的值。边界值往往更容易暴露出软件缺陷，因此需要特别关注。

典型值：在输入数据范围内，具有一定代表性的值。例如，对于价格输入，典型值可能是50元、100元等。

2. 无效等价类

无效等价类是指那些不符合软件需求或业务规则的输入值集合。这些值可能引起软件错误或异常，因此需要通过测试来验证。

无效等价类通常包括以下几种情况：

异常值：输入数据中不符合软件需求或业务规则的值。例如，对于年龄输入，异常值可能是负数或非数字字符。

不完整值：输入数据中缺少某些必要信息的值。例如，对于用户注册信息，缺少邮箱地址或电话号码的注册信息。

多余值：输入数据中包含多余信息的值。例如，对于订单信息，用户输入了过多不必要的备注。

在进行等价类划分时，我们需要综合考虑输入数据的各种可能性，将输入值划分为有效等价类和无效等价类。通过选取具有代表性的数据，我们可以有效地发现软件缺陷，提高软件质量。在实际测试过程中，测试人员可以根据具体情况灵活调整等价类划分，以达到最佳的测试效果。