On 12/22/2011 11:57 AM, Paweł Kierski wrote:
>> Problem polega na tym, ze dowolny test robisz dla danych, ktore znasz.
>> Natomiast jezeli masz logiczny dowod, ze implementacja jest poprawna i
>> algorytm jest poprawny, to wiesz ze zadziala dla dowolnych danych
>> akceptowanych przez algorytm.
>
> Nie zawsze. Losowane dane (losowy przegląd przestrzeni danych) może
> coś istotnego wykryć.
>
> Oczywiście dowód poprawności algorytmu jest lepszy. Do tego trzeba
> jeszcze dodać dowód poprawności implementacji. Co w sumie jest zazwyczaj
> drogie. Testy mają szansę złapać błąd zanim znajdziesz go w trakcie
> przeprowadzania dowodu. Co oczywiście nie znaczy, że "przetestowane"
> oznacza "poprawne". Oznacza tylko "większa szansa, że jest poprawne".
>
> Decyzja, co robić (dowód, testy na dużej ilości danych), jest już
> decyzją biznesową.

Prawdziwe. Wwymaga świadomości tego, jak zachowują się
różne rozwiązania i które jest najlepsze zależnie od tego, co chce
się osiąganąć.

Ja nie wiem, czy dowód musi być droższy. Jeżeli jest już zweryfikowany,
nie wymaga utrzymania, a testy wymagają utrzymania. Oczywiście,
jeżeli ktoś nie myknie na algorytmie refactoringu wedle uznania.

Edek