组合爆炸与剪枝是什么
参数与取值增加会让组合数指数增长：5 个参数各 4 档就是 4^5 = 1024 种组合，穷举不现实。治理手段有三类：等价类合并同效取值、约束剪枝排除非法组合、按 pairwise 覆盖两两交互；剪枝依据要记录下来，让取舍可评审、可追溯。
基本信息
| 规模公式 | 组合数 = 各参数取值数相乘（4^5 = 1024） |
|---|---|
| 剪枝手段 | 等价类合并、约束排除、pairwise 覆盖 |
| 执行顺序 | 先剪非法组合，再 pairwise 生成，最后补高风险全组合 |
| 记录要求 | 剪枝规则写入评审记录 |
| 评估方式 | 抽样核对生成集合的覆盖清单 |
| 高风险补强 | 金额、安全、核心链路组合单独全测 |
| 适用前提 | 参数相互独立或弱耦合 |
| 工具生态 | PICT、正交表工具等生成 pairwise 集合 |
规模估算
规模估算
5 个参数、各 4 档 -> 4^5 = 1024 组合
按约束剪枝（如 A=高时 B 不可为低）后规模显著下降
再按 pairwise 覆盖两两交互
# 高风险组合例外：不参与剪枝，全部保留典型使用场景
- 界面配置：浏览器、系统、语言等互相影响弱的参数组合。
- 接口参数：先剪枝非法组合，再控制生成规模。
- 回归优化：用 pairwise 集合替代全组合，控制执行时长。
- 评审沟通：展示剪枝依据，让取舍透明可辩。
- 计划估算：用组合数量级说明测试量与取舍理由。
- 自动化落地：参数模型喂给生成工具，用例随配置更新。
- 数据评估：组合数直接决定造数与执行时长，先评估再取舍。
剪枝规则只存在于工具配置里，团队无法评审；规则要进评审记录。
把非法组合当作合法用例执行，缺陷单会指向错误方向。
组合剪枝的前提是参数间弱耦合：有强依赖的参数对必须单独分析，不能直接套 pairwise。
剪枝不是删除风险：被剪掉的高风险组合要显式列出并补测。