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最近城市里甲流肆虐,口罩已经成为了出门必备的物品。小悦也不得不开始采取防护措施,上下班过程中,将口罩戴起来以保护自己不受病毒的侵害。
每天下班后,小悦总是喜欢投入到自己的兴趣爱好中,她热衷于翻阅与IT相关的资料,希望能够更深入地了解计算机科学。而她的大学同学小欣,则总是拿她开玩笑:“小悦啊,你是不是该考虑一下找男朋友?每天都在研究这些枯燥的算法,这可不像你啊。” 小悦总是笑笑不作回应,她对自己的研究充满热情,对男朋友的事情并不着急。
最近,小悦无意中看到了一篇关于TCP/IP状态转换的介绍,这个算法细节并未详细阐述,只在网上看到了状态图的介绍。这激发了她深入研究TCP/IP有限状态机的兴趣,她决定通过实现这个算法来更好地理解TCP/IP协议各状态跳转的工作原理。
在实现TCP/IP有限状态机模拟算法的过程中,小悦遇到了许多困难和挑战。她需要设计一个能够跟踪TCP连接状态的算法,并且需要使用字典来定义状态之间的转换规则。每个状态作为字典的键,对应的值是另一个字典,该字典包含了从当前状态触发的事件和下一个状态之间的映射关系。
为了实现这个算法,小悦开始思考如何着手。她首先定义了一个名为TraverseStates的方法,该方法接受一个字符串数组作为输入,该数组包含了TCP连接中发生的事件。然后,她使用一个嵌套的字典tome来定义状态之间的转换规则。
在方法的主要逻辑中,小悦通过迭代给定的事件数组,从当前状态开始根据事件触发状态的转换。如果在转换规则中找不到与当前状态和事件匹配的转换关系,就返回"ERROR"。如果成功完成了所有事件的处理,最终返回最终状态。
在实现过程中,小悦遇到了许多问题。例如,有时她会遇到事件数组中存在不合法事件的情况,导致算法无法正确处理。为了解决这个问题,她在代码中增加了异常处理机制,对不合法事件进行了过滤和忽略。
另外,她还发现有时在转换规则中存在冗余的状态转换关系。这些冗余的关系会导致算法的性能下降。为了解决这个问题,她对转换规则进行了优化,去除了冗余的状态转换关系。
在这个过程中,小欣也加入了她的研究。小欣的专业是计算机网络,对TCP/IP协议有深入的了解。她的加入为小悦的研究带来了新的视角和想法。她们共同研究、探讨,不断优化、测试和完善算法。每当小欣看到小悦沉浸在研究中时,总会笑着说:“小悦啊,你还真是找到了你的另一半啊。” 小悦也会笑着回应:“是啊,我对计算机情有独钟。”
最终,经过反复的测试和优化,小悦和小欣成功地实现了TCP/IP有限状态机模拟算法。该算法能够准确地跟踪TCP连接的状态,并根据传入的事件列表触发状态的转换。
算法实现1:
1 public static string TraverseStates(string[] r) 2 { 3 // 定义一个名为tome的字典,用于存储状态转换规则 4 var tome = new Dictionary<string,Dictionary<string,string>>() 5 { 6 // 初始化状态转换规则 7 {"CLOSED",new Dictionary<string,string>(){{"APP_PASSIVE_OPEN","LISTEN"},{"APP_ACTIVE_OPEN","SYN_SENT"}}}, 8 {"LISTEN",new Dictionary<string,string>(){{"RCV_SYN","SYN_RCVD"},{"APP_SEND","SYN_SENT"},{"APP_CLOSE","CLOSED"}}}, 9 {"SYN_SENT",new Dictionary<string,string>(){{"RCV_SYN","SYN_RCVD"},{"RCV_SYN_ACK","ESTABLISHED"},{"APP_CLOSE","CLOSED"}}}, 10 {"SYN_RCVD",new Dictionary<string,string>(){{"APP_CLOSE","FIN_WAIT_1"},{"RCV_ACK","ESTABLISHED"}}}, 11 {"ESTABLISHED",new Dictionary<string,string>(){{"APP_CLOSE","FIN_WAIT_1"},{"RCV_FIN","CLOSE_WAIT"}}}, 12 {"CLOSE_WAIT",new Dictionary<string,string>(){{"APP_CLOSE","LAST_ACK"}}}, 13 {"LAST_ACK",new Dictionary<string,string>(){{"RCV_ACK","CLOSED"}}}, 14 {"FIN_WAIT_1",new Dictionary<string,string>(){{"RCV_FIN","CLOSING"},{"RCV_FIN_ACK","TIME_WAIT"},{"RCV_ACK","FIN_WAIT_2"}}}, 15 {"FIN_WAIT_2",new Dictionary<string,string>(){{"RCV_FIN","TIME_WAIT"}}}, 16 {"CLOSING",new Dictionary<string,string>(){{"RCV_ACK","TIME_WAIT"}}}, 17 {"TIME_WAIT",new Dictionary<string,string>(){{"APP_TIMEOUT","CLOSED"}}} 18 }; 19 // 初始化状态为"CLOSED" 20 var state = "CLOSED"; 21 // 遍历输入的字符串数组 22 foreach (var s in r){ 23 // 如果当前状态对应的字典包含当前输入字符串,则更新状态为对应的新状态 24 if (tome[state].ContainsKey(s)){state = tome[state]展开;} 25 // 如果当前状态对应的字典不包含当前输入字符串,则返回"ERROR" 26 else {return "ERROR";} 27 } 28 // 返回最终的状态 29 return state; 30 }
这段代码是一个简单的TCP/IP状态机实现,它模拟了TCP连接的建立和关闭过程。这个状态机算法是基于有限状态机(Finite State Machine,FSM)的概念实现的。FSM 是一种数学模型,用于描述一些具有离散状态的系统,这些系统在接收输入时会发生状态转换。FSM 还可以用于模拟计算机程序、电路设计、自动控制系统等方面。
在这个状态机算法中,我们使用了一种称为“状态转换表”的数据结构来描述状态之间的转换关系。状态转换表是一个二维表格,其中每一行代表一个状态,每一列代表一个输入事件,每个单元格包含了从当前状态接收到某个输入事件后应该转换到的下一个状态。
下面是一个简单的状态转换图,展示了从 "CLOSED" 状态开始,经过一系列输入事件后可能到达的各个状态:
+------------+ RCV_SYN +------------+ | CLOSED |--------------------| SYN_RCVD | +------------+ +------------+ | APP_ACTIVE_OPEN | | | | | RCV_SYN_ACK RCV_ACK | | | | v v +------------+ +------------+ | SYN_SENT |--------------------| ESTABLISHED| +------------+ RCV_FIN +------------+ | RCV_SYN_ACK | | RCV_FIN_ACK | | | | | | v | v | +------------+ | +------------+ +-------| FIN_WAIT_1 | |-------| FIN_WAIT_2 | +------------+ +------------+ RCV_FIN | | RCV_FIN | | RCV_FIN | v | v | +------------+ | +------------+ +---| CLOSING | |---| TIME_WAIT | +------------+ +------------+ RCV_ACK | APP_TIMEOUT | v +------------+ | CLOSED | +------------+
在这个状态转换图中,每个圆圈代表一个状态,每个箭头代表一个输入事件或状态转换。例如,从 "CLOSED" 状态开始,如果接收到 "APP_ACTIVE_OPEN" 输入事件,状态将会转换到 "SYN_SENT" 状态。如果在 "SYN_SENT" 状态接收到 "RCV_SYN_ACK" 输入事件,状态将会转换到 "ESTABLISHED" 状态。
TCP(Transmission Control Protocol)是互联网中最重要的协议之一,它是由美国国防部高级研究计划局(ARPA)在20世纪70年代末和80年代初开发的。TCP协议的设计者是Vinton Cerf和Bob Kahn等人,他们在设计TCP时面临了许多挑战,包括数据包丢失、网络拥塞、数据传输的可靠性等问题。由于他们在TCP/IP网络协议方面作出的杰出贡献,他们获得了2004年的图灵奖。
在TCP协议的设计过程中,状态机起到了非常重要的作用。通过状态机,TCP协议可以清晰地定义连接的不同状态(如CLOSED、LISTEN、SYN_SENT等),以及在不同状态下接收到不同事件时的状态转换规则。这种设计使得TCP协议能够在复杂的网络环境下实现可靠的数据传输和连接管理。
使用测试用例 TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_CLOSE" }),我们可以解释算法1实现TCP/IP状态机的状态跳转过程:
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首先,定义了一个名为tome的字典,其中包含了每个状态对应的可能事件以及状态转换规则。
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初始化状态为"CLOSED"。
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接下来,遍历输入的字符串数组。对于每个输入的字符串,算法会检查当前状态对应的字典中是否包含该输入字符串。如果包含,则更新状态为对应的新状态;如果不包含,则返回"ERROR"。
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根据给定的测试用例 TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_CLOSE" }),算法将依次处理输入的事件序列:
- "APP_PASSIVE_OPEN":根据状态"CLOSED"对应的字典,更新状态为"LISTEN"。
- "RCV_SYN":根据状态"LISTEN"对应的字典,更新状态为"SYN_RCVD"。
- "RCV_ACK":根据状态"SYN_RCVD"对应的字典,更新状态为"ESTABLISHED"。
- "APP_CLOSE":根据状态"ESTABLISHED"对应的字典,更新状态为"FIN_WAIT_1"。
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最终返回状态"FIN_WAIT_1"作为输出。
了解了状态跳转的基本原理后,可以给算法1加入委托事件,这样的状态机就有一定的实用价值了,示例代码:
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 4 public delegate void StateChangedEventHandler(string newState); 5 6 public static string TraverseStates(string[] r, Dictionary<string, Dictionary<string, (string newState, Action eventAction)>> stateMap, StateChangedEventHandler stateChangedEvent) 7 { 8 var state = "CLOSED"; 9 foreach (var s in r) 10 { 11 if (stateMap.ContainsKey(state) && stateMap[state].ContainsKey(s)) 12 { 13 state = stateMap[state]展开.newState; 14 stateChangedEvent?.Invoke(state); // 触发状态改变事件 15 stateMap[state]展开.eventAction?.Invoke(); // 调用下一个状态委托的事件 16 } 17 else 18 { 19 return "ERROR"; 20 } 21 } 22 return state; 23 } 24 25 public static void Main() 26 { 27 var stateMap = new Dictionary<string, Dictionary<string, (string newState, Action eventAction)>>() 28 { 29 // 初始化状态转换规则及委托事件定义 30 {"CLOSED",new Dictionary<string, (string, Action)>(){{"APP_PASSIVE_OPEN",("LISTEN", null)},{"APP_ACTIVE_OPEN",("SYN_SENT", null)}}}, 31 {"LISTEN",new Dictionary<string, (string, Action)>(){{"RCV_SYN",("SYN_RCVD", null)},{"APP_SEND",("SYN_SENT", null)},{"APP_CLOSE",("CLOSED", null)}}}, 32 {"SYN_SENT",new Dictionary<string, (string, Action)>(){{"RCV_SYN",("SYN_RCVD", null)},{"RCV_SYN_ACK",("ESTABLISHED", null)},{"APP_CLOSE",("CLOSED", null)}}}, 33 // 其他状态的转换规则... 34 }; 35 36 StateChangedEventHandler stateChangedEvent = (newState) => { 37 Console.WriteLine($"State changed to {newState}"); 38 }; 39 40 string[] input = {"APP_ACTIVE_OPEN", "RCV_SYN_ACK", "APP_CLOSE"}; 41 var finalState = TraverseStates(input, stateMap, stateChangedEvent); 42 Console.WriteLine($"Final state: {finalState}"); 43 }
算法实现2:
1 public static string TraverseStates(string[] events) 2 { 3 //TraverseStates 方法接收一个字符串数组 events,表示 TCP 协议中的事件序列。首先创建一个 StateMachineBuilder 对象,并调用 SetInitialState 和 SetErrorState 方法设置初始状态和错误状态。然后通过调用 AddState 方法添加每个状态,并使用 AddTransition 方法添加每个状态的转换规则。最后调用 Build 方法生成一个完整的状态机对象。接着使用 foreach 循环遍历事件序列,对每个事件调用 Process 方法进行状态转换,并更新当前状态。最终返回最后一个状态的名称。 4 var fsm = new StateMachineBuilder() 5 .SetInitialState("CLOSED") 6 .SetErrorState("ERROR") 7 .AddState("ERROR") 8 .Back() 9 .AddState("CLOSED") 10 .AddTransition("APP_PASSIVE_OPEN", "LISTEN") 11 .AddTransition("APP_ACTIVE_OPEN", "SYN_SENT") 12 .Back() 13 .AddState("LISTEN") 14 .AddTransition("RCV_SYN", "SYN_RCVD") 15 .AddTransition("APP_SEND", "SYN_SENT") 16 .AddTransition("APP_CLOSE", "CLOSED") 17 .Back() 18 .AddState("SYN_RCVD") 19 .AddTransition("APP_CLOSE", "FIN_WAIT_1") 20 .AddTransition("RCV_ACK", "ESTABLISHED") 21 .Back() 22 .AddState("SYN_SENT") 23 .AddTransition("RCV_SYN", "SYN_RCVD") 24 .AddTransition("RCV_SYN_ACK", "ESTABLISHED") 25 .AddTransition("APP_CLOSE", "CLOSED") 26 .Back() 27 .AddState("ESTABLISHED") 28 .AddTransition("APP_CLOSE", "FIN_WAIT_1") 29 .AddTransition("RCV_FIN", "CLOSE_WAIT") 30 .Back() 31 .AddState("FIN_WAIT_1") 32 .AddTransition("RCV_FIN", "CLOSING") 33 .AddTransition("RCV_FIN_ACK", "TIME_WAIT") 34 .AddTransition("RCV_ACK", "FIN_WAIT_2") 35 .Back() 36 .AddState("CLOSING") 37 .AddTransition("RCV_ACK", "TIME_WAIT") 38 .Back() 39 .AddState("FIN_WAIT_2") 40 .AddTransition("RCV_FIN", "TIME_WAIT") 41 .Back() 42 .AddState("TIME_WAIT") 43 .AddTransition("APP_TIMEOUT", "CLOSED") 44 .Back() 45 .AddState("CLOSE_WAIT") 46 .AddTransition("APP_CLOSE", "LAST_ACK") 47 .Back() 48 .AddState("LAST_ACK") 49 .AddTransition("RCV_ACK", "CLOSED") 50 .Back() 51 .Build(); 52 53 var nextState = string.Empty; 54 55 foreach (var @event in events) 56 { 57 nextState = fsm.Process(@event); 58 } 59 60 return nextState; 61 } 62 63 //在 StateMachineBuilder 类中,使用 Dictionary 存储所有状态的 StateBuilder 对象,用于后续构建状态转换规则。通过调用 AddState 方法添加每个状态,并使用 SetInitialState 和 SetErrorState 方法设置初始状态和错误状态。最后通过调用 Build 方法将所有状态转换规则组装成一个完整的状态机对象。 64 class StateMachineBuilder 65 { 66 private readonly Dictionary<string, StateBuilder> states; 67 private string initialState = null; 68 private string errorState = null; 69 70 public StateMachineBuilder() 71 { 72 states = new Dictionary<string, StateBuilder>(); 73 } 74 75 public StateBuilder AddState(string name) 76 { 77 var state = new StateBuilder(this, name); 78 this.states.Add(name, state); 79 return state; 80 } 81 82 public StateMachineBuilder SetInitialState(string state) 83 { 84 this.initialState = state; 85 return this; 86 } 87 88 public StateMachineBuilder SetErrorState(string state) 89 { 90 this.errorState = state; 91 return this; 92 } 93 94 public StateMachine Build() 95 { 96 var states = this.states.Values.Select(state => state.Build()).ToDictionary(state => state.Name); 97 var errorState = states[this.errorState]; 98 var initialState = states[this.initialState]; 99 return new StateMachine(states, initialState, errorState); 100 } 101 } 102 103 //在 StateBuilder 类中,使用 Dictionary 存储当前状态的所有转换规则。通过调用 AddTransition 方法添加每个转换规则。通过调用 Back 方法返回上一级的 StateMachineBuilder 对象,并通过调用 Build 方法生成当前状态的 State 对象。 104 class StateBuilder 105 { 106 private readonly Dictionary<string, string> transitions; 107 private readonly StateMachineBuilder parent; 108 private readonly string name; 109 110 public StateBuilder(StateMachineBuilder parent, string name) 111 { 112 this.parent = parent; 113 this.name = name; 114 this.transitions = new Dictionary<string, string>(); 115 } 116 117 public StateBuilder AddTransition(string @event, string nextState) 118 { 119 this.transitions.Add(@event, nextState); 120 return this; 121 } 122 123 public StateMachineBuilder Back() => this.parent; 124 public State Build() => new State(this.name, this.transitions); 125 } 126 127 //在 StateMachine 类中,使用 Dictionary 存储所有状态的 State 对象,用于后续状态转换。通过调用 Process 方法进行状态转换,并更新当前状态。如果当前状态的转换规则中不包含当前事件,则返回错误状态的名称。 128 class StateMachine 129 { 130 private readonly Dictionary<string, State> states; 131 private State currentState; 132 private State errorState; 133 134 public StateMachine(Dictionary<string, State> states, State initialState, State errorState) 135 { 136 this.states = states; 137 this.currentState = initialState; 138 this.errorState = errorState; 139 } 140 141 public string Process(string @event) 142 { 143 this.currentState = this.states[this.currentState.Process(@event)]; 144 return this.currentState.Name; 145 } 146 } 147 148 //在 State 类中,存储当前状态的名称和所有转换规则。通过调用 Process 方法处理当前事件,并返回下一个状态的名称。如果当前状态的转换规则中不包含当前事件,则返回错误状态的名称。 149 class State 150 { 151 private readonly Dictionary<string, string> transitions; 152 public string Name { get; private set; } 153 154 public State(string name, Dictionary<string, string> transitions) 155 { 156 this.Name = name; 157 this.transitions = transitions; 158 } 159 160 public string Process(string @event) 161 { 162 if (!this.transitions.TryGetValue(@event, out var nextState)) 163 { 164 return "ERROR"; 165 } 166 167 return nextState; 168 } 169 }
算法2实现了一个有限状态机,用于模拟 TCP 协议的状态转换过程。具体实现方式是使用了建造者模式,将状态机的构建过程分解为多个步骤,每个步骤对应一个建造者对象,最终通过调用 Build()
方法将所有建造者对象组装成一个完整的状态机对象。
在这个有限状态机中,状态被抽象为一个名为 State
的类,包含状态名称和状态转换规则(即从当前状态处理某个事件后,转换到下一个状态的规则)。状态机被抽象为一个名为 StateMachine
的类,包含当前状态、错误状态和状态转换方法。建造者对象被抽象为一个名为 StateMachineBuilder
的类,包含多个 StateBuilder
对象,用于构建每个状态的转换规则。
算法1(直接实现)的优点:
- 直接实现状态机的构建和状态转换逻辑,代码相对简单直接,适用于简单的状态机。
- 不需要引入额外的设计模式,代码结构相对简单,易于理解和上手。
算法1的缺点:
- 对于复杂的状态机,直接实现可能会使得代码结构变得混乱,不易维护和扩展。
- 可能会将状态机的构建逻辑和状态转换逻辑耦合在一起,不利于代码的分层和模块化。
算法2(建造者模式)的优点:
- 可以将状态机的构建过程分解为多个步骤,每个步骤对应一个建造者对象,使得构建过程更加灵活和可控。
- 通过建造者模式将状态机的构建过程与表示分离,使得代码结构更加清晰,易于维护和扩展。
- 可以在建造者对象中进行状态转换规则的设置,使得状态机的构建过程更加模块化和可复用。
算法2的缺点:
- 建造者模式引入了多个建造者对象,增加了代码的复杂度,可能会使得代码量增加。
- 对于简单的状态机,引入建造者模式可能会显得过于繁琐和复杂。
以实际应用场景说明:假设我们有一个复杂的自动驾驶系统,其中包含了多种车辆状态(行驶中、停车中、充电中、故障中等),以及各种复杂的状态转换规则(例如在行驶中状态下,如果检测到障碍物需要切换到停车状态,然后根据充电状态和电量情况决定是否前往充电站等)。在这种情况下,如果用算法1直接实现状态机的逻辑,可能会将所有状态和状态转换规则耦合在一起,导致代码结构变得混乱,不易维护和扩展。这种场景适合使用算法2。
测试用例:
1 using NUnit.Framework; 2 using System; 3 using System.Collections.Generic; 4 using System.Linq; 5 6 public class SolutionTest 7 { 8 9 [Test] 10 public void FixedTests() 11 { 12 Assert.AreEqual("FIN_WAIT_1", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_CLOSE" })); 13 Assert.AreEqual("ESTABLISHED", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK" })); 14 Assert.AreEqual("SYN_RCVD", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN" })); 15 Assert.AreEqual("LISTEN", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN" })); 16 Assert.AreEqual("CLOSED", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_ACTIVE_OPEN", "APP_CLOSE" })); 17 Assert.AreEqual("TIME_WAIT", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_ACTIVE_OPEN", "RCV_SYN", "APP_CLOSE", "RCV_FIN", "RCV_ACK" })); 18 Assert.AreEqual("CLOSED", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_ACTIVE_OPEN", "RCV_SYN", "APP_CLOSE", "RCV_FIN", "RCV_ACK", "APP_TIMEOUT" })); 19 Assert.AreEqual("ERROR", TCP.TraverseStates(new[] { "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_CLOSE" })); 20 Assert.AreEqual("FIN_WAIT_2", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_ACTIVE_OPEN", "RCV_SYN", "APP_CLOSE", "RCV_ACK" })); 21 Assert.AreEqual("CLOSE_WAIT", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_ACTIVE_OPEN", "RCV_SYN_ACK", "RCV_FIN" })); 22 Assert.AreEqual("LAST_ACK", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_ACTIVE_OPEN", "RCV_SYN_ACK", "RCV_FIN", "APP_CLOSE" })); 23 Assert.AreEqual("SYN_SENT", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_ACTIVE_OPEN" })); 24 Assert.AreEqual("CLOSED", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "APP_CLOSE" })); 25 Assert.AreEqual("FIN_WAIT_1", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_ACTIVE_OPEN", "RCV_SYN_ACK", "APP_CLOSE" })); 26 Assert.AreEqual("ERROR", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_PASSIVE_OPEN" })); 27 Assert.AreEqual("TIME_WAIT", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_CLOSE", "RCV_FIN_ACK", "APP_TIMEOUT", "APP_ACTIVE_OPEN", "RCV_SYN", "APP_CLOSE", "RCV_FIN", "RCV_ACK" })); 28 Assert.AreEqual("ERROR", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_CLOSE", "RCV_SYN" })); 29 Assert.AreEqual("ERROR", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "APP_CLOSE", "RCV_SYN" })); 30 Assert.AreEqual("FIN_WAIT_1", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_CLOSE" })); 31 Assert.AreEqual("CLOSING", TCP.TraverseStates(new[] { "APP_PASSIVE_OPEN", "RCV_SYN", "RCV_ACK", "APP_CLOSE", "RCV_FIN" })); 32 } 33 34 //------------------------------------------ 35 36 private static string[] ALL_CMDS = "APP_PASSIVE_OPEN, APP_ACTIVE_OPEN, APP_SEND, APP_CLOSE, APP_TIMEOUT, RCV_SYN, RCV_ACK, RCV_SYN_ACK, RCV_FIN, RCV_FIN_ACK".Split(", "); 37 38 private static string START = "CLOSED", ERROR = "ERROR"; 39 40 private static Dictionary<string, Dictionary<string, string>> STATES = new Dictionary<string, Dictionary<string, string>>() 41 { 42 ["CLOSED"] = new Dictionary<string, string> { ["APP_PASSIVE_OPEN"] = "LISTEN", ["APP_ACTIVE_OPEN"] = "SYN_SENT" }, 43 ["LISTEN"] = new Dictionary<string, string> { ["RCV_SYN"] = "SYN_RCVD", ["APP_SEND"] = "SYN_SENT", ["APP_CLOSE"] = "CLOSED" }, 44 ["SYN_RCVD"] = new Dictionary<string, string> { ["APP_CLOSE"] = "FIN_WAIT_1", ["RCV_ACK"] = "ESTABLISHED" }, 45 ["SYN_SENT"] = new Dictionary<string, string> { ["RCV_SYN"] = "SYN_RCVD", ["RCV_SYN_ACK"] = "ESTABLISHED", ["APP_CLOSE"] = "CLOSED" }, 46 ["ESTABLISHED"] = new Dictionary<string, string> { ["APP_CLOSE"] = "FIN_WAIT_1", ["RCV_FIN"] = "CLOSE_WAIT" }, 47 ["FIN_WAIT_1"] = new Dictionary<string, string> { ["RCV_FIN"] = "CLOSING", ["RCV_FIN_ACK"] = "TIME_WAIT", ["RCV_ACK"] = "FIN_WAIT_2" }, 48 ["CLOSING"] = new Dictionary<string, string> { ["RCV_ACK"] = "TIME_WAIT" }, 49 ["FIN_WAIT_2"] = new Dictionary<string, string> { ["RCV_FIN"] = "TIME_WAIT" }, 50 ["TIME_WAIT"] = new Dictionary<string, string> { ["APP_TIMEOUT"] = "CLOSED" }, 51 ["CLOSE_WAIT"] = new Dictionary<string, string> { ["APP_CLOSE"] = "LAST_ACK" }, 52 ["LAST_ACK"] = new Dictionary<string, string> { ["RCV_ACK"] = "CLOSED" } 53 }; 54 55 private Random rnd = new Random(); 56 private int Rand(int a, int b) => a + rnd.Next(b - a); 57 private int Rand(int a) => rnd.Next(a); 58 private string Choice(string[] stuff) => stuff[Rand(stuff.Length)]; 59 private string[] GetCmdsOf(string state) => STATES[state].Keys.ToArray(); 60 61 [Test] 62 public void RandomTests() 63 { 64 DoTests(100, 2, 5, 79); 65 DoTests(100, 10, 51, 97); 66 } 67 68 private void DoTests(int nTests, int nCmdMin, int nCmdMax, int endProba) 69 { 70 for (int n = 0; n < nTests; n++) 71 { 72 string state = START, last = null; 73 var cmds = new List<string>(); 74 var x = Rand(nCmdMin, nCmdMax); 75 76 for (int i = 0; i < x; i++) 77 { 78 var endIt = Rand(0, 100) > endProba; 79 last = Choice(endIt ? ALL_CMDS : GetCmdsOf(state)); 80 state = STATES[state].GetValueOrDefault(last, ERROR); 81 cmds.Add(last); 82 if (endIt) break; 83 } 84 Assert.AreEqual(state, TCP.TraverseStates(cmds.ToArray())); 85 } 86 } 87 }
RandomTests()是一个随机测试算法,它使用了随机数生成器来执行一系列测试。在代码中,定义了一些辅助方法来生成随机数和随机选择数组中的元素。在RandomTests
方法中,调用了DoTests
方法来执行一定数量的测试。DoTests
方法中,使用循环生成随机数量的命令,并根据状态转移表来更新状态,并将命令添加到列表中。最后,使用断言来验证状态转移的正确性。整体来说,这段代码利用随机性来执行测试,以发现潜在的问题和错误。
随机测试的概念在软件工程和计算机科学领域中已经存在了很长时间。早期的软件测试主要集中在手动编写测试用例和静态分析上,但是随着软件规模的增长和复杂性的提高,传统的测试方法变得不够高效。
随机测试的概念是在20世纪70年代提出的,最初用于测试编译器和解释器。随机测试的理念是利用随机性来生成测试用例,以期望发现一些边缘情况和异常行为,从而提高软件的质量和稳定性。随机测试方法在软件测试领域中得到了广泛的应用,特别是在开源软件和大型系统中。
随机测试的方法和技术也在不断发展和演进,包括基于模型的随机测试、符号执行、模糊测试等。随机测试已经成为了软件测试领域中重要的一种测试方法,对于发现软件中的潜在问题和错误具有重要作用。