Тестирование программного обеспечения № Источник

Источник: Объектно-ориентированные метрики. Общие характеристики объектно-ориентированных компонентов.
Уровень сложности – 1

Укажите формулу расчета количества команд ассемблера:

λ = LV*

B = V / 3000

cl = CL / n

#p = 3/8 * N

№ 43.

Источник: Модели надежности программных средств. Прогнозные модели.
Модели надежности программных средств. Прогнозные модели.
Уровень сложности – 1

Найдите коэффициент пересчета Кнута:

3/4

3/3

#3/8

3/7

№ 44.

Источник: Объектно-ориентированные метрики. Общие характеристики объектно-ориентированных компонентов.
Уровень сложности – 1

Метрика основаная на анализе потока передачи управления от одного оператора к другому, что позволяет учесть логику программы это:

метрика Чепина

#метрика Маккейба

метрика Чидамбера

метрика Джилба

№ 45.

Источник: Понятие качество программного обеспечения
Уровень сложности – 1

Определите формулу метрики Маккейба:

#M = m-n+2

B = V / 3000

cl = CL / n

p = 3/8 * N

№ 46.

Источник: Метрики качества программных средств. Факторы, влияющие на качество программных средств. Внутренее и внешнее качество. Качество и использование
Уровень сложности – 1

Укажите логарифмическое время выполнения:

O(n)

O(n log n)

O(n!)

#O(log n)

№ 47.

Источник: Модели надежности программных средств. Прогнозные модели.
Модели надежности программных средств. Прогнозные модели.
Уровень сложности – 1

Укажите линейное время выполнения:

#O(n)

O(n log n)

O(n!)

O(log n)

№ 48.

Источник: Особенности измерения и оценивания характеристик качества. Характеристика процесса измерений. Измерительные шкалы. Критерии показателей.
Уровень сложности – 1

За какое времменую сложность выполняется сортировка пузырьком в лучшем случае:

O(n log n)

O(n!)

O(log n)

#O(n)

№ 49.

Источник: Оптимизация количества и длины модулей в программе. Количественная оценка работы программирования.

Уровень сложности – 1

За какое времменую сложность выполняется извлечение максимума из бинарной кучи:

O(n log n)

O(n!)

#O(log(n))

O(n)

№ 50.

Источник: Понятие качество программного обеспечения
Уровень сложности – 1

На какие модели надежности делятся в зависимости от назначения

В зависимости от назначения модели надежности делятся на ...

прогнозные, эмпирические и измерительные

математические и эмпирические

#прогнозные, оценочные и измерительные correct

измерительные, вопросительные и математические

№ 51.

Источник: Метрики качества программных средств. Факторы, влияющие на качество программных средств. Внутренее и внешнее качество. Качество и использование
Уровень сложности – 1

Надёжность - это ...

Модель определения жизнеспособности при долговечном использовании и эксплуатации

Временная константа целостности и долговечности определенного неизменного объекта.

#Свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров. correct

Указатель качественной оценки параметров товара установленного как единный показатель цености

№ 52.

Источник: Объектно-ориентированные метрики. Общие характеристики объектно-ориентированных компонентов.
Уровень сложности – 1

В каком ряду перечисленны показатели надежности?

яркость дисплея, интенсивность отказов

вероятность безотказной работы, количество ядер

#технический ресурс, срок службы correct

мощность передатчика, частота сигнала

№ 53.

Источник: Особенности измерения и оценивания характеристик качества. Характеристика процесса измерений. Измерительные шкалы. Критерии показателей.

Уровень сложности – 1

В каком ряду перечисленны размерные показатели надежности?

среднее время восстановления работоспособного состояния

гамма-процентный ресурс, коэффициент сохранения эффективности

#технический ресурс, срок службы correct

коэффициент оперативной готовности, вероятность безотказной работы

№ 54.

Источник: Модели надежности программных средств. Прогнозные модели.
Модели надежности программных средств. Прогнозные модели.

Уровень сложности – 1

В каком ряду перечисленны безразмерные показатели надежности?

назначенный срок службы, коэффициент оперативной готовности

назначенный ресурс, гамма-процентный ресурс

#параметр потока отказов, интенсивность восстановления correct

средний срок сохраняемости, средний ресурс

№ 55.

Источник: Объектно-ориентированные метрики. Общие характеристики объектно-ориентированных компонентов.
Уровень сложности – 1

Для чего используются прогнозные модели?

Для вычисления требований размещения ожидаемых метрических статистик, основанных на Бейсековской теории.

Для оценки вероятных значений моделей поведения математического ожидания во временном промежутке.

#Для определения ожидаемого значения показателей надежности программного средства на этапе его проектирования correct

Для закрытия потребностей рынка цифровых товаров, новыми продуктами квотного анализа.

№ 56.