软件回归测试是软件测试研究领域的热门课题,也是整个软件测试过程中的工作核心。当源程序发生修改后,采用重测部分的回归测试策略可大幅减少回归测试用例数量,进而有效降低回归测试时间与成本,其中仅选择跟源代码变化相关的测试用例(即那些受源代码变化影响的测试用例)进行回归测试一直是软件测试领域的一个共识,由此如何选择出那些受变化影响的测试用例最小集成为软件研究领域的一个难点。本文采用以下方案来提高大型软件回归测试效率,尽量减小回归测试用例集：首先对单纯的程序切片(以程序语句为基本单元进行的切片)进行改进,将其应用于软件方法层上,以方法为基本单元进行切片,提出了方法切片算法,这是一种粗粒度的程序切片方法,不过分考虑程序语句细节,只考虑软件方法与方法之间的调用关系。这样既可以快速确定待回归测试用例集,也使得算法本身不会过于复杂以至于不能应用在大型软件回归测试中,利用方法切片算法可以得到回归测试用例最小集的一个粗略近似解；然后提出了一种新的测试用例约简技术对得到的回归测试用例粗略集进一步约简,从中再剔除一些跟变化不相关的测试用例,得到最终的待回归测试用例集。本文实现了方法切片算法MethodSlice与新的测试用例约简算法G-GRE,并提出了综合利用MethodSlice及G-GRE算法的软件回归测试过程模型。实验结果表明,通过以上方案,可以得到一个回归测试用例集,利用此用例集进行回归测试,可以达到重新回归全部测试用例的效果,而其数量往往远少于全部测试用例,一定程度上提高了回归测试效率,节省了测试时间与成本。