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基于选择性冗余思想，提出了一种测试数据自动生成算法．算法首先利用分支函数线性逼近和极小化方法，找出程序中所有可行路径，同时对部分可行路径自动生成适合的初始测试数据集；当利用分支函数线性逼近和极小化方法无法得到正确的测试数据时，基于使得测试数据集最小的原理和选择性冗余思想，针对未被初始测试数据集覆盖的谓词和子路径进行测试数据的增补．由于新算法结合谓词切片和DUC表达式，可以从源端判断子路径是否可行，因此能有效地降低不可行路径对算法性能的影响．算法分析和实验结果表明，该算法有效地减少了测试数据数量，提高了测试